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Enregistrement W2152811999 · doi:10.1109/pesc.2008.4592438

Multi-level single phase boost rectifiers using coupled inductors

2008· article· en· W2152811999 sur OpenAlexaff
John Salmon, Andrew M. Knight, Jeffrey Ewanchuk, N. I. Mohd Noor

Notice bibliographique

RevuePESC record · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInductorRippleConvertersPulse-width modulationVoltageWaveformElectronic engineeringBoost converterRectifier (neural networks)Magnetic coreComputer scienceElectrical engineeringEngineeringControl theory (sociology)Electromagnetic coil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of voltage levels available in PWM voltage source converters can be increased by using a split-wound coupled inductor and interleaved PWM switching. This paper examines this technique using a multi-level 1-phase boost rectifier. Traditional interleaved boost rectifiers lower the high frequency input current ripple using current ripple cancellation. Alternatively, the proposed approach uses high frequency multi-level PWM voltage waveforms. The high frequency current ripple and parasitic DC currents are the only winding current components that produce magnetic flux in the coupled inductors. This contrasts with traditional interleaved boost rectifiers where the much larger AC supply input current produces flux in the magnetic core. This feature allows the physical size of the coupled inductors to be reduced, and their inductor value increased to provide improved protection against core saturation. Simulation and experimental results are used to illustrate the operation of the proposed converters. A design study is presented to illustrate that the proposed technique has much lower magnetic core losses, and is competitive in size to traditional techniques.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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