الرئيسية › دليل الباحثين › Mohamed Chenafa
Mohamed Chenafa
الانتماء : École Nationale Polytechnique d'Oran
- 4منشورات (انتماء جزائري)
- 8مجموع المنشورات
- 32الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Mohamed Chenafa 4 منشور(ات) مفهرسة (2002–2023). تُنشر أعماله أساسًا في «IEEE International Workshop on Advanced Motion Control (AMC)» و«IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A robust sensorless SMC of PMSM based on sliding mode observer and extended Kalman filter» (2015)، وقد استُشهد به 22 مرة. شارك في تأليف أعماله 8 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Sensorless Control of Electric Motors
- Adaptive Control of Nonlinear Systems
- Electric Motor Design and Analysis
- Wind Turbine Control Systems
- Control Systems and Identification
المنشورات (4)
- High Gain Observer Based Active Disturbance Estimation ADE for Second Order Nonlinear Uncertain Systems (ex:Induction Motor)
- A robust sensorless SMC of PMSM based on sliding mode observer and extended Kalman filter
- A nonlinear control of robot manipulators driven by induction motors
- A non-linear control of robot manipulators driven by induction motors
مجلات النشر
- IEEE International Workshop on Advanced Motion Control (AMC) × 1
- IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20231
- 20151
- 20022
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Ecole Normale Supérieure d'Oran · Université des Sciences et de la Technologie d'Oran Mohamed Boudiaf · Amar Telidji University of Laghouat
المؤلفون المشاركون
- Abdellah Mansouri
- D. Bekkouche
- Abdelkader Belaidi
- Lakhdar Saihi
- Mohamed Amine Zaafrane
- Saad Kelam
- Abderrahmane Bouhenna
- Mohammed Belkheiri
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.