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Enregistrement W4280559146 · doi:10.18280/jesa.550207

DC Component Extraction of Notch Filter Algorithm for Active Power Filters

2022· article· en· W4280559146 sur OpenAlexvenueno aff
J. Bangarraju, V. Rajagopal

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Quality and Harmonics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBand-stop filterControl theory (sociology)HarmonicsComputer sciencePhase-locked loopDC biasElectronic engineeringMATLABLow-pass filterVoltage-controlled filterActive filterFilter (signal processing)Component (thermodynamics)EngineeringVoltageElectrical engineeringPhysicsArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a way to handle the DC component of input signals for PLL and notch filter applications, which are utilized for filtering and synchronization. The input signal of a DC component may be due to some sort of malfunction, or it may be the result of the structure and restrictions of the measurement/conversion procedures. This part makes the system's loop oscillate at low frequencies and no filter can fully filter them out because that would significantly harm the system's dynamic response. The proposal involves augmenting the PLL structure with a new loop. It is basic architecturally and in contrast to a currently presented method and it does not detract from the algorithm's high-frequency filtering level. This Orthogonal Signal Generators (OSG) control algorithm is used for active power filter to maintain unity power factor, neutral current compensation using star/three single transformer & current harmonics mitigation. The MATLAB/Simulink results are demonstrated for the above stated Power Quality (PQ) problems.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,267
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 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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