Detecting and Localizing Open-Circuit Switch Faults in MMCs Using a Model Informed Estimation Scheme With Low Computational Complexity
Notice bibliographique
Résumé
The detection and localization of switch open-circuit faults (OCFs) in modular multilevel converters (MMCs) is crucial for enhancing their reliability. This article presents a model informed estimation-based fault detection and localization (FDL) scheme with low computational burden and implementation complexity. Its main novelty comprises two parts: derivation of a new model that quantifies the expected deviation in submodule capacitor voltages due to OCFs, and utilization of a Disturbance Observer (DOB) that, by leveraging the derived model, needs only one signature waveform for each arm. As a result, the proposed FDL scheme enables estimation of OCFs while maintaining very low and constant computational burden and implementation complexity regardless of the number of installed submodules per arm. To the best of the authors' knowledge, this work is the first to explore the use of OCFs models that can quantify the OCFs-induced deviations in the MMC capacitor voltages. Experimental results verify that the proposed model-informed FDL scheme with DOB can detect and localize OCFs accurately and rapidly, while retaining important traits such as robustness to load changes and measurement noise.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».