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Enregistrement W2798633598 · doi:10.1109/apec.2018.8341284

A novel bidirectional three-phase AC-DC/DC-AC converter for PMSM virtual machine system with common DC bus

2018· article· en· W2798633598 sur OpenAlexaff
Arvind H. Kadam, Rishi Menon, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersTest benchPower (physics)Computer scienceDC motorElectronic engineeringTopology (electrical circuits)Electrical engineeringEngineeringVoltageEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the industrial production stage of a drive, its control algorithm must be tested for its validity with real machine. Testing with real machine could pose some serious challenges. During the testing, if the control algorithm starts behaving unexpectedly, it may cause serious damage to the real machine or drive. Such hazardous operating conditions can be avoided by replacing a real machine with a power electronic converter based `Virtual Machine' (VM) test-bench. The VM can be designed to allow the device under test (DUT) to be tested at actual power with the help of a power electronic converter test setup and the motor model. The VM controls the current drawn from the DUT to match with that of estimated by the motor model. The existing VM system comprises of AC-DC followed by DC-AC converter, increasing the number of converter stages in the system. In addition, both the converters require independent control which increases the control complexity. This multistage conversion stage can be eliminated by replacing AC-DC-AC emulator with AC-DC converter supplied by common DC bus to DUT and VM both. Taking into account, this paper proposes a novel single-stage, three-phase bi-directional AC-DC converter topology suitable for VM system.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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