Unified Switching Frequency Minimized Harmonic Mitigation Technique for Asymmetric Cascaded H-Bridge Converters
Notice bibliographique
Résumé
To obtain the optimal switching pattern with low-order harmonic mitigation capability and the optimal switching angle distribution in asymmetric cascaded H-bridge (ACHB) converters with the lowest switching frequency, a unified switching frequency minimized harmonic mitigation (SFMHM) model for ACHB converters is proposed in this article. Based on PWM waveform discretization, the switching frequency of each H-bridge cell can be mathematically modeled as the state change of output levels. Then, the overall switching frequency of all cells is used as the objective function to be minimized in the proposed model, while the amplitude of fundamental and low-order harmonic components to be regulated are used as constraints. To achieve an optimal switching angle distribution with fewer switching losses, the well-designed weighting factors are assigned to the switching frequency functions of different cells in the proposed formulation. The model-solving algorithm based on mixed integer programming is introduced, and various numerical results are presented and compared with the conventional selective harmonic elimination PWM (SHE-PWM) and selective harmonic mitigation PWM (SHM-PWM) for ACHB converters. Simulation and experimental results verify the effectiveness of the proposed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».