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Enregistrement W4205375673 · doi:10.1109/tia.2021.3138035

A Carrier-Based Modulation Strategy for Modular Isolated Matrix Rectifiers

2021· article· en· W4205375673 sur OpenAlexafffund
Fanxiu Fang, Yuzhuo Li, Hao Tian, Yunwei Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésGalvanic isolationModulation (music)Electronic engineeringComputer scienceModular designRectifier (neural networks)Pulse-width modulationVoltageEngineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An isolated matrix rectifier is promising as it can provide galvanic isolation and maintain high power density due to the high-frequency link when compared with dc link in voltage source converter based solutions. To increase power rating or extend the output dc voltage range, this article proposes the input-parallel–output-parallel (IPOP) and input-parallel–output-series (IPOS) modular structures. These modular structures can achieve favorable features such as modularity and scalability without circulating current issues. To facilitate the operation of an IPOS- or IPOP-connected isolated matrix rectifier, this article proposes a carrier-based modulation strategy. Compared to space vector modulation methods, the proposed carrier-based modulation strategy is preferable due to the low complexity even under a high number of modules. The proposed modulation method can well compensate for the duty cycle loss to reduce current harmonics. Compared to conventional modulation methods, the narrow pulse is reduced to achieve high current quality even at a low modulation index. Moreover, the common-mode voltage is reduced by 50%. Simulation and experimental results are provided to validate the feasibility and performance of the proposed carrier-based modulation method.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,969

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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