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Enregistrement W2333319883 · doi:10.1109/tie.2015.2511162

Multilevel Dodecagonal Voltage Space Vector Structure Generation for Open-End Winding IM Using a Single DC Source

2015· article· en· W2333319883 sur OpenAlexaff
Mathews Boby, Sumit Pramanick, R. Sudharshan Kaarthik, S. Rahul, K. Gopakumar, L. Umanand

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoltageSpace (punctuation)PhysicsTopology (electrical circuits)Open-circuit voltageElectrical engineeringControl theory (sociology)Computer scienceEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,155 · 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.

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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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