MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2966490305 · doi:10.1109/compel.2019.8769618

PWM Control of a Dual Inverter Drive using a Floating Capacitor Inverter

2019· article· en· W2966490305 sur OpenAlexaff
Sukhjit Singh, Chatumal Perera, Gregory J. Kish, John Salmon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulse-width modulationInverterControl theory (sociology)VoltageCapacitorWaveformComputer scienceInduction motorEngineeringElectronic engineeringElectrical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A carrier-based pwm scheme is presented for a dual inverter drive operating an open winding induction machine. One inverter is supplied from a dc power source while the other uses a floating capacitor dc voltage source. The output voltages of the two inverters have a nominal 90° phase shift relative to each other and low quality pwm motor voltages is obtained when using "standard" pwm techniques. Two pwm controllers are compared: 1R2C uses a single reference and a dual carrier to control a switch; 2R2C uses both a dual carrier and a dual reference signal (phase-difference and phase-average). The latter scheme allows for independent control of the two inverter output voltages while simultaneously coordinating their pwm switching patterns to obtain high quality motor pwm voltages. Independent inverter voltage control allows a field-oriented controller to be used for a fast motor speed response, whilst allowing decoupled control of the floating inverter dc voltage. The 2R2C pwm scheme is shown to produce a 5-level "effective line voltage" and is compared with several alternatives using either a single or dual inverter drive. The quality of the pwm waveforms is demonstrated using simulations, load current THDF, and the line voltage harmonic volt-seconds. Results are experimentally validated using a DSP digital controller.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMultilevel Inverters and ConvertersTravaux en français237 207