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Enregistrement W3136106963 · doi:10.1049/elp2.12067

Open‐phase fault tolerant driving operation of dual‐inverter‐based traction drive

2021· article· en· W3136106963 sur OpenAlexaff
Mehanathan Pathmanathan, Caniggia Viana, Sepehr Semsar, Peter W. Lehn

Notice bibliographique

RevueIET Electric Power Applications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDual (grammatical number)InverterTraction (geology)Fault toleranceAutomotive engineeringControl theory (sociology)Computer scienceTraction motorVoltage source inverterElectrical engineeringEngineeringVoltageMechanical engineeringDistributed computingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A method for achieving open‐phase fault tolerant operation of a dual‐inverter‐based traction drive with charging capability is presented. This method utilises a contactor to connect the switching nodes of the two half bridges which are normally used for AC charging in this dual inverter configuration. These half bridges are then modulated to provide a path for zero‐sequence current and enhance the available voltage vector space of the drive by injecting a controllable common‐mode voltage between the two inverters. A control method and five‐level modulator based on zero‐sequence voltage control and phase shifted carriers are introduced to accommodate this novel remedial method. Using this approach, the open‐phase faulted dual inverter drive is able to operate with twice the speed range of the conventional open‐phase fault tolerant approach, which is to provide a path for zero‐sequence current by connecting the negative DC rails of the two inverters with a contactor. Simulation and experimental results with a prototype dual inverter drive are presented to validate the theory of the new control and modulation method. The experimental results showcase the proposed algorithms performance by dynamically responding to an open‐phase fault and starting from standstill, thereby proving its validity for an electric vehicle application.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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