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Enregistrement W2044025490 · doi:10.1109/tpel.2015.2408812

A Virtual Space Vector Modulation Technique for the Reduction of Common-Mode Voltages in Both Magnitude and Third-Order Component

2015· article· en· W2044025490 sur OpenAlexaff
Kai Tian, Jiacheng Wang, Bin Wu, Zhongyuan Cheng, Navid R. Zargari

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensRockwell Automation (Canada)Simon Fraser UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon-mode signalSpace vector modulationModulation (music)Filter (signal processing)HarmonicInverterControl theory (sociology)Harmonic analysisComputer scienceVoltageMode (computer interface)Electronic engineeringTopology (electrical circuits)MathematicsEngineeringPhysicsArtificial intelligenceAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A virtual space vector modulation technique reducing both magnitude and third-order harmonic component of the common-mode voltage (CMV) in a two-level voltage-source inverter (VSI) is proposed in this paper. The presented method employs a set of virtual space vectors constructed from original stationary space vectors to conduct modulation. Since the created virtual vectors have the lowest instantaneous and zero average CMVs, both the magnitude and third-order harmonic component of the generated CMV are reduced, contributing to better overall CMV performance and common-mode filter design in VSI applications. Three variants of the proposed modulation method using different virtual space vector combinations are presented. The concept of the virtual space vector modulation technique demonstrated with two-level inverter in this paper can also be extended to multilevel inverters. Simulation and experimental results, as well as comparisons with existing methods are provided to verify the proposed technique.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations135
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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