MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2139287024 · doi:10.1109/pesc.2007.4342321

A Generalized Space Vector Classification Technique for Six-Phase Inverters

2007· article· en· W2139287024 sur OpenAlexaff
D. Yazdani, S. Ali Khajehoddin, Alireza Bakhshai, G. Joós

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsDuty cycleSupport vector machineSpace vector modulationPulse-width modulationControl theory (sociology)Computer scienceThree-phaseHarmonicWaveformHarmonic analysisElectronic engineeringVoltageAlgorithmEngineeringArtificial intelligenceControl (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A generalized space vector PWM control for six- phase voltage source inverters is presented in this paper. The proposed approach utilizes three-phase Space Vector Modulators (SVM) technique does not generate the 5th, 7th, 17th, 19th, ... harmonic currents inherently generated by conventional six- phase space vector modulations. The proposed technique takes advantage of a modified Kohonen's competitive layer to identify the switching vectors and calculate their duty cycles. By using this technique: a) the hardware and software complexity of the system is reduced, b) the maximum attainable switching frequency and thus the bandwidth of the control system is increased, and c) the waveform degradation and parasitic harmonics resulting from inaccurate calculations are avoided. The proposed method is compared to the conventional SVM techniques in terms of hardware/software requirements, switching frequency, computation time, and harmonic spectra. Both feed-forward (V/f control), and feedback (vector control) schemes are addressed. Simulation results provided verify the validity of the proposed scheme.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,623

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMultilevel Inverters and ConvertersTravaux en français237 207