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Enregistrement W2314840732 · doi:10.1109/tec.2016.2536706

Using Multiple Reference Frame Theory for Considering Harmonics in Average-Value Modeling of Diode Rectifiers

2016· article· en· W2314840732 sur OpenAlexafffund
Hamid Atighechi, Sina Chiniforoosh, Seyyedmilad Ebrahimi, Juri Jatskevich

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Noise Suppression
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHarmonicsElectronic engineeringReference frameDiodeFrame (networking)Harmonic analysisComputer sciencePower system harmonicsControl theory (sociology)Electrical engineeringEngineeringVoltageTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Line-commutated converters (LCCs) are widely used in various high-power applications such as generator-rectifier systems, exciters, front-end rectifier loads, and classic high voltage dc systems. Among various techniques used for modeling LCC systems, the dynamic average value modeling (AVM) wherein the effect of switching is neglected or averaged over a prototypical switching interval has become indispensible since it results in continuous, linearizable, and computationally efficient models. The conventional AVMs can only predict the fundamental component of the ac voltages and currents, and neglect the harmonics injected at the ac side by the switching converter. In this paper, a recently proposed parametric average-value modeling (PAVM) approach is extended using multiple reference frame theory to include the significant harmonics of interest (e.g., fifth and seventh) for diode rectifiers. The new PAVM is verified against the detailed simulation in steady-state and transient studies, and is effective in predicting the transient waveforms, while achieving significant computational advantage (speed up) in time-domain simulation over conventional models.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,525

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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