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Enregistrement W2889740318 · doi:10.1109/tpel.2018.2871624

A Novel Bidirectional T-Type Multilevel Inverter for Electric Vehicle Applications

2018· article· en· W2889740318 sur OpenAlexafffund
Ahmed Sheir, Mohamed Z. Youssef, Mohamed Orabi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésCapacitorChassisInverterVoltageEngineeringFault (geology)Electrical engineeringDriving cycleElectronic engineeringPower (physics)Electric vehicleElectrolytic capacitorComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a new configuration of bidirectional multilevel converter in electric vehicle (EV) applications. It has multilevel dc-dc converter with a dc link capacitor voltage balance feature. The multilevel dc-dc converter operates in a bidirectional manner, which is a fundamental requirement in EVs. Compared to the conventional configurations, the proposed one only implements two extra power switches and a capacitor to balance the voltage of the T-type multilevel inverter (MLI) capacitor over a complete drive cycle or at fault conditions. Therefore, no extra isolated sensor, control loops, and/or special switching pattern are required. Moreover, the proposed configuration due to the high-frequency cycle-by-cycle voltage balance between CN and CP , the bulky electrolytic capacitors used in T-type MLI, are replaced with more reliable longer life film capacitors. This will result in a size and weight reduction of the converter by 20%. This allows more real estate for the EV battery in the chassis' space envelope to increase its capacity. The proposed configuration is tested and validated using a MATLAB/Simulink simulation model. A laboratory prototype of 1 kW is built to provide the proof of concept results as well.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations102
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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