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Enregistrement W2980713688 · doi:10.1049/iet-est.2018.5100

Study and analysis of the effects of varied PWM techniques and power sharing ratios on the current ripple in open‐ended, three‐level traction motor drives

2019· article· en· W2980713688 sur OpenAlexaff
Rishi Menon, Najath Abdul Azeez, Arvind H. Kadam, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

RevueIET Electrical Systems in Transportation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRipplePulse-width modulationInverterPower (physics)Traction (geology)MATLABElectronic engineeringControl theory (sociology)Dual (grammatical number)EngineeringComputer scienceElectrical engineeringAutomotive engineeringTopology (electrical circuits)VoltagePhysicsMechanical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dual inverter feeding an open‐ended motor load is a feasible solution for high‐power traction applications. The topology supplied from isolated DC sources has a power‐sharing capability. Different pulse width modulation (PWM) techniques have been proposed for the dual inverter. The performance of these modulation schemes can be compared by analysing the current ripple output of the dual inverter drive. There are various methods in the literature to analyse the ripple content in the output current of the dual inverter. However, the existing work on ripple analysis has been done only for equal power sharing between the isolated DC sources. This study presents an output current ripple analysis for carrier‐based PWM techniques for different power‐sharing ratios. The variation in the current ripple with varied power‐sharing ratios for different PWM techniques is demonstrated. The results to validate the analysis have been obtained using MATLAB/Simulink and real‐time simulator. Based on the discussion, an optimal PWM technique under different sharing conditions has been identified.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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