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Enregistrement W1945726897 · doi:10.1109/ecce.2015.7310545

Evaluation of integrated active filter auxiliary power modules in electrified vehicle applications

2015· article· en· W1945726897 sur OpenAlexafffund
Ruoyu Hou, Ali Emadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésCapacitorElectrical engineeringRippleVoltageHarmonicPower electronicsActive filterInverterBattery (electricity)AC powerPower (physics)EngineeringElectronic engineeringTraction (geology)Computer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In electrified vehicles, distinct harmonic currents and corresponding ripple voltages exist mainly on the DC-links of the traction inverter and single-phase high voltage (HV) battery charger. Those harmonic currents are normally filtered by a bulk capacitor or an additional active filter (AF) circuit. This presents an obstacle for improving the power density as well as reducing the cost. This paper explores and evaluates a new method for reducing the bulk film capacitors in electrified vehicles. It applies a proposed integrated active filter auxiliary power module (AFAPM) to fulfill both the low voltage (LV) battery charging mode and the active filtering mode functions. Hence, the integrated AFAPM can achieve the AF function without extra power switches, heat sinks, and corresponding gate drivers. Therefore, the proposed method can reduce the cost and volume of the power electronics system in electrified vehicle applications. The evaluation results show that using the AFAPM to mitigate the single-phase HV battery charger's second-order harmonic current is promising and easy to achieve.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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