Improved Model Predictive Control With Reduced DC-Link Capacitor RMS Current for Back-to-Back Converter-Fed PMSM Drives
Notice bibliographique
Résumé
A low root mean square (RMS) current flowing through the intermediate dc-link capacitor is always desired in the back-to-back (BTB) voltage source converters (VSCs)-fed motor drive, such that the designed capacitor lifespan can be extended or a lower dc-link size could be the alternative with improved power density. The conventional modulator-based control involves the inherent carrier-based switching operation, and hence the dominant harmonics at carrier frequency multiplier and carrier sideband are introduced into the capacitor current. Therefore, the finite-control-set model predictive control (FCS-MPC) is proposed to optimize the capacitor RMS current. The switching pulse is generated directly without using the carrier, which can give a distinctive capacitor current spectrum and more possible current pulse cancelation between the BTB VSCs can be conveniently achieved through the cost function. Besides, the acceptable grid-current quality and the motor performance are maintained by using a tunable weighting factor. The simulated and experimental results highlight the effectiveness and benefits of the proposed method in terms of 20%–35% capacitor RMS current reduction compared to the synchronous carrier-based space vector pulsewidth modulation scheme and also significant improvements over the distributed predictive manner.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».