Harmonic Compensation of a Power-Hardware-in-the-Loop Based Emulator for Induction Machines
Notice bibliographique
Résumé
Power-hardware-in-the-loop (PHIL)-based machine emulator systems use controlled power converters to mimic the behavior of an electric machine. In this article, a PHIL-based machine emulation system is proposed for grid-tied three-phase induction machines (IM). Typically, a switched voltage source inverter (VSI) is employed as an emulator converter in the motor emulation system. However, the VSI introduces various harmonics into the motor emulation system. These harmonics are mainly attributed to dead time, switching components, and control signals. These harmonics deteriorate motor emulation accuracy. Thus, it is important to investigate and compensate for emulator converter harmonics in motor emulation systems. As an important source of these harmonics is dead time, a detailed analysis of the dead time effect on motor emulation will be presented first. Subsequently, a novel artificial neural network (ANN)-based harmonic compensation technique is developed to ensure the mitigation of harmonics in the emulated motor currents. The proposed ANN-based intelligent harmonic compensator leads to the improvement of motor emulation accuracy. Experimental results are obtained from the emulator system and a 5 hp squirrel cage induction motor to validate the proposed emulator with harmonic compensation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».