Average-Value Modeling of Synchronous-Machine-Fed Thyristor-Controlled-Rectifier Systems
Notice bibliographique
Résumé
Due to the repeated switching, the detailed switch-level models of electrical machines coupled with power-electronic converters are computationally expensive and hard to linearize for small-signal frequency-domain analysis. Average-value modeling (AVM) has become an effective tool for small-signal analysis of power electronic systems and time-domain transient studies where the details of switching are not important and can be neglected. Recently, a parametric AVM (PAVM) approach has been developed for machine/diode rectifier systems. This paper extends the parametric approach to the machine/thyristor-controlled-rectifier systems, where the thyristor firing may be referenced to either the line voltages or the rotor position. An analytical average model for this system is also developed based on the recently proposed constant-parameter voltage-behind-reactance synchronous machine model. The new PAVM is compared against the original switching system, as well as the analytical AVM. It is shown that the PAVM can accurately predict both small-signal characteristics and large-signal transients of the original switching system in light and heavy modes, which represents an advantage over the analytical models which are typically implicit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».