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Enregistrement W4245670704 · doi:10.32920/ryerson.14648358

High-Power Multimodular Matrix Converters and Modulation

2021· preprint· en· W4245670704 sur OpenAlexaff
Jiacheng Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace vector modulationWaveformConvertersElectronic engineeringModulation (music)Duty cycleTopology (electrical circuits)TransformerThree-phaseCapacitorPower factorNetwork topologyRectifier (neural networks)Computer scienceVoltageEngineeringControl theory (sociology)Pulse-width modulationElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-power multimodular matrix converters (MMMCs) comprising multiple threephase to single-phase matrix converter modules have emerged as a viable topology candidate for medium-voltage adjustable speed drives. As a combination of direct power conversion and cascaded multilevel structure, the MMMCs inherit features such as elimination of dc capacitors, four quadrant operation capability, employment of lowvoltage devices only, and superior output waveform quality under a limited device switching frequency. Due to their particular topological structure, modulation scheme design for the MMMCs is not straightforward and complicated. The presented work is mainly focused on development of suitable modulation schemes for the MMMCs. Several viable schemes as well as their corresponding switching patterns are proposed and verified by both simulation and experimental results. In order for the MMMCs to produce sinusoidal waveforms at both input and output ac terminals, a direct transfer matrix based modulation scheme is presented. It is revealed that a suitable modulation strategy for the MMMCs should aim at fabricating the total input current on the primary side of the isolation transformer. For topologies with more than two modules in cascade on each output phase, switching period displacement is necessary among modules to generate multilevel output waveforms. An indirect space vector based modulation scheme for the MMMCs is developed. With a few presumptions satisfied and viewed from a certain perspective, the MMMCs can still be modeled indirectly and be divided into fictitious rectifier and inverter stages. Therefore, space vector modulation methods can be independently applied to both stages for duty ratio calculation, before the results are converted and combined for determining per-phase output pulses. A new output switching pattern providing improved harmonic performance is also proposed. A novel modulation scheme based on diode rectifier emulation and phase-shifted sinusoidal pulse-width modulation is proposed. The method sacrifices input power factor adjustment, but enables the use of an indirect module construction leading to significantly reduced device count and complexity. Strategy for reducing additional switchings caused by input voltage ripples is also implemented and explained. In addition to simulation verifications, all the proposed schemes are further tested experimentally on a low-voltage prototype built in the lab. Details about the prototype implementation are introduced.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0040,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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