Single- and Multiswitch Fault-Tolerant Inverter Topology With Preserved Output Power and Extreme Learning Machine Fault Detector
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Open-circuit and short-circuit faults in switches affect the availability of inverters for high-reliability applications such as military, aerospace, and industrial systems, where a continuous supply of power is crucial. In this article, a five-level inverter structure is proposed that can handle both open-circuit and short-circuit faults for single- and multiswitches. In both healthy and faulty operations, the proposed inverter maintains the rated output power and efficiency. In addition to being a reliable and appropriate candidate for emergency loads, the proposed fault-tolerant inverter topology (FTIT) has several promising features, such as a low number of employed devices, a higher efficiency, and a lower total standing voltage. To demonstrate the superior performance of the proposed topology as compared to state-of-the-art structures, comprehensive comparisons have been made in terms of quantitative comparisons, efficiency, and cost. Moreover, this article performs a detailed reliability analysis to evaluate the proposed FTIT and compares its performance with that of other FTITs. Furthermore, a fault detection method based on an extreme learning machine is proposed for detecting the healthy and faulty operation of the proposed FTIT. Simulation and experimental results are presented for different faulty cases to verify the feasibility of the proposed fault-tolerant inverter topology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle