Multilevel Dodecagonal Voltage Space Vector Structure Generation for Open-End Winding IM Using a Single DC Source
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a new inverter topology is proposed for generating a multilevel dodecagonal voltage space vector structure for open-end winding induction motor (IM) using a single dc source. Dodecagonal voltage space vector structure eliminates fifth- and seventh-order harmonic voltages from phase voltage output and hence eliminates the fifth- and seventh-order harmonic currents through the motor leading to removal of the dominant sixth-order torque ripple generation in the motor over the entire modulation range. Multilevel space vector structure generates output voltage with better THD and low dv/dt. In the proposed topology, two three-level inverters drive an open-end winding IM, one inverter from each side. DC-link of primary inverter is from a dc source which delivers the entire active power, whereas the secondary inverter dc-link is maintained by a capacitor, which is self balanced during the inverter operation. The PWM scheme implemented ensures low switching frequency for primary inverter. Secondary inverter operates at a small dc-link voltage. Hence, switching losses are small for both primary and secondary inverters. Experimental results show the elimination of fifth- and seventh-order harmonic voltages over the entire modulation range, validating effectiveness of the proposed multilevel inverter scheme.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».