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Enregistrement W4383899501 · doi:10.1109/access.2023.3294270

A New Approach to Reduce DC-Bus Capacitance in Regenerative CHB Motor Drives

2023· article· en· W4383899501 sur OpenAlexafffund
Ahmed Abuelnaga, Zhituo Ni, Sarah Badawi, Mehdi Narimani, Navid R. Zargari

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensMcMaster UniversityRockwell Automation (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConvertersPWM rectifierComputer sciencePulse-width modulationCapacitanceHarmonicsPower (physics)RippleController (irrigation)VoltageElectrical engineeringElectronic engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cascaded H-bridge (CHB) converters with diode-front-end (DFE) structure have been widely adopted in non-regenerative high-power medium-voltage motor drives. In order to allow regenerative capability, the diode-front end (DFE) in each power cell can be replaced by an IGBT-based active-front-end (AFE) operating as a PWM rectifier. Due to the inherent instantaneous power unbalance in the AFE-based CHB power cells, the DC-bus capacitance needs to be increased to reduce DC-bus voltage ripples. To reduce the DC-bus capacitance, control degrees of freedom provided by the PWM rectifiers can be exploited to mitigate the DC-bus voltage ripples. This paper proposes a new controller for regenerative CHB converters to perform DC-bus voltage control and ripple mitigation while maintaining high dynamic performance and canceling low order harmonics at the grid side to meet the grid standards. The effectiveness of the proposed control scheme is validated experimentally on a seven-level regenerative CHB drive.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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