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Enregistrement W4392627068 · doi:10.3389/fenrg.2023.1338212

Research and analysis of electromagnetic interference of a motor drive control system based on PMSM with SiC MOSFET for new energy electric vehicles

2024· article· en· W4392627068 sur OpenAlexaff
Chi Zhang, Jasronita Jasni, Mohd Amran Mohd Radzi, Norhafiz Azis, Xiangming He

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Energy Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesInfineon TechnologiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMOSFETElectromagnetic interferenceMotor driveEnergy (signal processing)Interference (communication)Induction motorElectric motorElectrical engineeringEngineeringAutomotive engineeringPhysicsElectronic engineeringVoltageMechanical engineeringTransistor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable development in the 21st century faces significant challenges due to finite reserves of fossil fuels and environmental pollution. In the context of new energy electric vehicles (NEEVs), the wide-bandgap semiconductor known as the silicon carbide–metal oxide–semiconductor field-effect transistor (SiC MOSFET) and the permanent magnet synchronous motor (PMSM) have emerged as advantageous sources. However, the use of these components gives rise to electromagnetic interference (EMI) issues, which impede the achievement of electromagnetic compatibility (EMC) standards in the motor drive control system. This paper aims to elucidate the generation mechanism, propagation path, and test infrastructure of EMI. Furthermore, it proposes a system-level conducted EMI equivalent circuit model for the motor drive control system, encompassing the power battery pack, busbar cable, LISN, three-phase inverter, and PMSM. Building upon this foundation, the principles for suppressing and optimizing EMI noise are discussed. The paper concludes with the validation of simulations and experimental results, which demonstrate the effectiveness of the proposed approach. It is anticipated that professionals with an interest in the field of EMI/EMC will find this paper to be of both theoretical and practical importance.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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