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Enregistrement W3110240811 · doi:10.11591/ijpeds.v12.i1.pp295-303

Mitigating the dead-time effects on harmonics spectrum of inverter waveform by the confined band VSFPWM technique

2021· article· en· W3110240811 sur OpenAlexaff
Hussain Attia, Hang Seng, Ahmad Elkhateb

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésHarmonicsInverterPulse-width modulationTotal harmonic distortionWaveformDead timeHarmonic spectrumPower (physics)VoltageModulation (music)MATLABControl theory (sociology)HarmonicDistortion (music)Computer scienceElectronic engineeringPhysicsElectrical engineeringTelecommunicationsAcousticsEngineeringBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dead-time is necessary to be inserted between the gates drive pulses of the two power electronic switches in a one leg of any inverter to avoid a short circuit in the leg and the DC supply as well. However, adding the dead-time increases the low order harmonics of the output voltage/current waveform of the inverter. This paper investigates the positive effects of decreasing the pulse width modulation (PWM) drive pulses number per fundamental period on the current low order harmonics. In addition, this paper evaluates the impact of the confined band variable switching frequency pulse width modulation (CB-VSFPWM) technique on inverter performance in terms of dead-time mitigating, and consequenctely lowering the low order harmonics. CB-VSFPWM technique reduces the total harmonic distortion (THD) levels in the inverter output current as well. Theoretical analysis of the CB-VSFPWM effectiveness in reducing the negative effect of the dead-time has explained in this study and confirmed by the MATLAB/Simulink simulation results.

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 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 enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,632

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,180 · 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.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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