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Enregistrement W3166525747 · doi:10.1109/ojies.2021.3087418

Performance Evaluation of Modulation Techniques in Single-Phase Dual Active Bridge Converters

2021· article· en· W3166525747 sur OpenAlexaff
Negar Noroozi, Ali Emadi, Mehdi Narimani

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersModulation (music)Electronic engineeringPower (physics)Dual (grammatical number)Computer scienceVoltageControl theory (sociology)EngineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research presents a thorough comparison of different modulation techniques employed in dual active bridge (DAB) converters. The performance of a DAB converter is essentially affected by the modulation technique and the operating point, including power level, input, and output voltages. A deep understanding of different modulations is required to achieve the highest performance in the entire operating range. Therefore, this paper focuses on comparing different modulation techniques over a DAB converter's operating span. The comparison results provide guidance to apply the correct modulation in certain working areas keeping the converter on top of its performance. Moreover, the paper proposes an optimization solution with distinct objective functions adoptable in DAB converters to reduce power loss. The proposed optimization approach outperforms the existing solutions regarding generality and simplicity. The optimization associates with the modulation techniques that include more than one degree of freedom, such as extended phase shift (EPS) and dual-phase shift (DPS). The proposed optimization and the investigated modulation techniques are evaluated in terms of the converter's efficiency, current stress, and backflow power. The evaluation is realized by the simulation study of a 10 kW 800V/500V SiC-based DAB converter in PLECS software.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations69
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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