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Enregistrement W2471565065 · doi:10.1049/iet-pel.2015.0988

Impact of SiC semiconductors switching transition speed on insulation health state monitoring of traction machines

2016· article· en· W2471565065 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Power Electronics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesÖsterreichische Forschungsförderungsgesellschaft
Mots-clésInverterTraction (geology)Traction motorAutomotive engineeringElectrical engineeringTransient (computer programming)VoltageSemiconductorTrainPropulsionInduction motorCondition monitoringEngineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In modern traction propulsion applications, voltage source inverter (VSI) fed traction motors today operate very close to borderline conditions. With new emerging semiconductor technologies, higher inverter switching frequencies will be possible and high inverter d v /d t‐ rates appear, resulting in transient overvoltages at the machine which increase the stress on the insulation system and lead to insulation degradation. Thus, insulation condition monitoring is getting more and more important to ensure a safe and reliable operation of traction motors in trains and locomotives, trams and so on. This study proposes an online insulation monitoring approach that is able to detect incipient insulation defects by evaluation of the motor transient current response on voltage pulses injected by standard inverter switching. Experimental results of this concept are obtained with tests on a 1.4 MW induction machine for railway application. Additionally, the influence of different d v /d t‐ rates up to 20 kV/µs on the monitoring performance is verified using a VSI‐inverter equipped with SiC semiconductors.

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,696

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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