Average-Value Modeling of Multi-Phase Machine-Converter Systems with Asymmetric Internal Faults
Notice bibliographique
Résumé
Multi-phase machine-converter systems are being utilized in many advanced energy conversion systems, e.g., aircraft, marine and vehicular power systems, and renewable energy generation. Accurate and efficient models are essential for simulation, analysis and design of such systems. Recently, a parametric-average-value modeling (PAVM) technique has been presented for 12-pulse rectifiers connected to six-phase machines including several dominant harmonics (i.e. 5th, 7th, etc.). Although the presented PAVM allows fast simulations, it assumes symmetrical operation of the rectifier, which limits its application only to normal operation. In this paper, the PAVM methodology is extended to consider asymmetrical operation of the 12-pulse rectifiers that may occur due to internal faults of some of the switches. This is achieved by formulating the characteristic as well as non-characteristic (i.e. 2nd, 3rd, etc.) harmonics in both positive and negatives sequences in addition to the dc components appearing in ac voltages and currents. Using a case-study system consisting of a six-phase generator connected to a 12-pulse ac–dc rectifier, it is demonstrated that the proposed extended PAVM can accurately reconstruct the waveforms of the detailed switching model of 12-pulse rectifier in faulty conditions while allowing much faster simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».