Novel techniques and procedures for the assessment of fault current withstand of power thyristors
Notice bibliographique
Résumé
In applications using high power thyristors, the designer has to make sure that the selected thyristor will withstand stresses caused by overloads and fault currents. If the surge current characteristics found in the thyristor data sheet do not provide sufficient information, he has to find the transient excursions in junction temperature that will be caused by the worst expected fault current and then make a judgment on whether or not they can be tolerated. The standard way of predicting changes in junction temperature due to a known current waveshape is to determine the corresponding power loss using the on-state conduction characteristic and then to find the time trace of the junction temperature using the curve of transient thermal impedance. The main problem facing the designer is that the information found in contemporary data sheets is often neither sufficient for a meaningful calculation, nor for deciding whether or not the calculated temperature excursions can be tolerated. This paper deals with three subjects. It shows the application engineer how to use off-the-shelf computer software for more accurate and much easier prediction of junction temperature excursions. It advises what to do with the results. And finally, it points to the missing pieces of information which should be made available in all future data sheets. The proposed method for calculation of temperature excursions in high power thyristors is also applicable to other electrical apparatus such as ZnO arresters, transformers, electric machines etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».