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Enregistrement W2102860309 · doi:10.1109/pesc.2001.954302

A novel combined approach to voltage sag ride-through and current waveform improvement for adjustable-speed drives

2002· article· en· W2102860309 sur OpenAlexaff
Jianhong Xu, Kamal Al‐Haddad, Pierre Sicard, V. Rajagopalan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Quality and Harmonics
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Trois-RivièresHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaveformVoltageElectrical engineeringTransformerEngineeringElectronic engineeringVoltage sagPower quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combined sub-circuit with voltage compensation and harmonic modulation is proposed to improve the voltage sag ride-through capability of adjustable-speed drives (ASD) with improved AC mains current waveform. The voltage compensation and harmonic modulation circuits share the same Y/sub 0///spl Delta/ connected interface transformer. The harmonic modulation module injects a calculated amount of third harmonic current through the neutral at the primary side of the interface transformer and improves line current waveform. Upon detection of a voltage sag, the voltage compensation rectifier, supplied from the secondary of the interface transformer, outputs a controlled DC voltage in series with the reduced main rectifier's output and thus keeps the DC-bus voltage at the desired level. Operating principle of the combined sub-circuit is presented. The theoretical analysis is verified by simulation using SABER and PSIM software. Some experimental results on a 12.5 kW prototype converter with third harmonic modulation are presented.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,787

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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