به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

open circuit fault

در نشریات گروه برق
تکرار جستجوی کلیدواژه open circuit fault در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه open circuit fault در مقالات مجلات علمی
  • فرزانه اصلانی گزنق، یوسف نیشابوری*، محمد فرهادی کنگرلو
    روند رو به رشد استفاده از مبدل های چندسطحی در کاربردهای توان بالا، ضرورت توجه به قابلیت اطمینان و تحمل پذیری خطا در این مبدل ها را افزایش داده است. از این رو در این پژوهش، عملکرد اینورتر ضربدری که از روش کنترل پیش بین مبتنی بر مدل برای کلیدزنی بهره می برد، در شرایط وقوع خطای مدارباز در هر یک از کلیدهای نیمه های موجود در ساختار مبدل مورد بررسی قرار گرفته و رویکردی برای بهبود بهره برداری از ظرفیت آن در شرایط پس از خطا پیشنهاد شده است. به این منظور، ابتدا روشی برای تشخیص و جایابی خطای مدارباز با استفاده از انحراف ولتاژ انداز گیری شده نسبت به ولتاژ مرجع پیشنهاد شده و سپس با تعریف شاخص های خطا بر اساس وضعیت سیگنال خطا در هنگام تولید سطوح ولتاژ مختلف در مدت زمان یک سیکل پس از تشخیص خطا، کلید معیوب شناسایی می شود. در این روش از حداقل تعداد سنسورهای ولتاژ و جریان استفاده می شود. سپس به منظور دستیابی به حداکثر ولتاژ خروجی در شرایط پس از خطا، پیشنهاد می شود یک سلول ضربدری با لینک خازنی به عنوان سلول پشتیبان در ساختار مبدل تعبیه شود. در نهایت، صحت و کارایی روش های پیشنهادی بر روی اینورتر نه-سطحی ضربدری از طریق شبیه سازی در محیط MATLAB/SIMULINK تایید شده است.
    کلید واژگان: مبدل چندسطحی، خطای مدارباز، شناسایی خطا، تحمل پذیری خطا، مبدل ضربدری، کنترل پیش بین مبتنی بر مدل
    Farzaneh Aslani-Gaznag, Yousef Neyshabouri *, Mohammad Farhadi-Kangarlu
    The increasing trend in the use of multilevel converters for high-power applications has emphasized the significance of reliability and fault tolerance in these systems. In this research, Model Predictive Control (MPC) has been developed to generate the switching commands for the cross-switched inverter. The performance of the inverter is investigated under conditions where an open-circuit fault occurs in any of its switches. Additionally, an approach has been proposed to enhance the utilization of the capacity of the inverter in post-fault operation. For this purpose, first, a fault detection method is presented to identify the open-switch fault by measuring the deviation of measured voltage from the reference voltage. Then, by defining fault indices and monitoring their conditions during one cycle after fault detection, the faulty switch is also identified. This method uses the minimum number of voltage and current sensors. Also, to achieve the maximum possible output voltage under post-fault conditions, it is proposed to embed a cross-switched cell with capacitive links in the converter structure as an auxiliary cell. Finally, the accuracy and effectiveness of the proposed methods are verified through the simulation of a nine-level cross-switched inverter in the MATLAB/SIMULINK environment.
    Keywords: Multilevel Inverter, Open-Circuit Fault, Fault Detection, Fault Tolerance, Cross-Switched Converter, Model Predictive Control (MPC)
  • M. Alemi-Rostami, G. Rezazadeh *, F. Tahami, H. R. Akbari Resketi
    Six-phase motors are becoming more popular because of their advantages such as lower torque ripple, better power distribution per phase, higher efficiency, and fault-tolerant capability compared to the three-phase ones. This paper presents the fault-tolerant capability analysis of a symmetrical six-phase induction motor equipped with distributed, conventional concentrated, and pseudo-concentrated windings under open-circuit fault scenarios. For further investigation, different load types such as constant-speed, constant-torque, and constant-power are applied to the motor. Two concepts of magnetic and physical phase separations are introduced as factors affecting the motor reliability. Analytically, these factors give an insight into how the pseudo-concentrated winding could be a fault-tolerant alternative. Moreover, five parameters such as the change of output power, power loss, power factor, efficiency, and expected load loss are considered as the fault-tolerant capability parameters to evaluate the windings reliability. The aforementioned parameters are reported using the finite element analysis for different fault scenarios and different load types. Although the baseline motor dimensions are not optimized for applying the pseudo-concentrated winding, the pseudo-concentrated shows a promising performance with high fault-tolerant capability.
    Keywords: Concentrated Winding, Distributed Winding, Expected Load Loss, Fault-Tolerant Capability, Magnetic Separation, Open-Circuit Fault, Pseudo-Concentrated Winding, Physical Phase Separation, Reliability Analysis, Six-Phase Induction Machine
  • Mohsen Rahmani, Seyed Masoud Barakati *, Saeed Yousofi Darmian, Vahid Barahouei, Mohammad Bagheri Hashkavayi
    The modular multilevel converter (MMC) is a favored topology in the industry, but its reliability is at risk with an increase in the number of sub-modules (SMs) due to a rise in switching components. The essential need for maintaining capacitor voltage balance in each arm leads to increased complexity and cost, as numerous voltage sensors are required. This study introduces an innovative approach to minimize the number of voltage sensors by employing an enhanced algorithm for open-circuit fault detection in switches. The proposed scheme organizes each arm into groups, each containing two SMs and one voltage sensor, aiming to reduce the overall sensor count. A novel fault detection mechanism is presented, identifying open-circuit faults by comparing group output voltages in healthy and defective conditions. The capacitor voltage estimation algorithm in the sensor reduction scheme is noted for its simplicity compared to other methods. The effectiveness of these methods is validated through simulations and experimental implementations across diverse scenarios, affirming their reliability.
    Keywords: Modular Multilevel Converter (MMC), Capacitor Voltages Balance Voltage, Sensors, Open-circuit Fault
  • سجاد شجاع مجیدآباد*، فاطمه فرجامی

    اتصال موازی مبدل های باک باعث افزایش ظرفیت و بهبود قابلیت اطمینان می شود؛ اما وجود خطای قطع مبدل، عدم قطعیت های بار و ولتاژ تغذیه و تقابل مابین مبدل ها، کنترل ولتاژ و توزیع متعادل جریان را در این سیستم ها دچار مشکل می کند؛ بنابراین، در این مقاله، ابتدا کنترل کننده مود لغزشی پسگام بر پایه راهبرد غیرمتمرکز برای مقابله با چالش های مذکور طراحی شده است؛ اما به دلیل نامعلوم بودن کران بالای عدم قطعیت و تقابل ها، طراحی کنترل کننده مود لغزشی به صورت محافظه کارانه است. همچنین، کنترل کننده مود لغزشی دارای نوسانات ناخواسته زیادی است که عملا کاربردهای صنعتی آن را محدود می سازد؛ بنابراین، کنترل کننده پسگام تطبیقی غیرمتمرکز با تقریبگرهای شبکه عصبی موجک به عنوان جایگزین پیشنهاد شده است. مزیت این کنترل کننده، کاهش نوسانات ناخواسته و تقریب مولفه های عدم قطعیت و تقابل به دلیل جایگزین کردن مولفه های کلیدزنی با شبکه عصبی موجک است. برای نشان دادن قابلیت کنترل کننده پیشنهادی، شبیه سازی های عددی در محیط نرم افزار MATLAB/Simpower به ازای تغییرات ولتاژ مرجع، مقاومت بار و منبع تغذیه و وقوع خطای قطع مبدل ها انجام شده اند.

    کلید واژگان: مبدل های باک موازی، کنترل پسگام تطبیقی غیرمتمرکز، تقابل مابین مبدل ها، خطای قطع مبدل، شبکه های عصبی موجک
    Sajjad Shoja Majidabad *, Fatemeh Farjami

    A parallel connection of Buck converters improves system reliability and efficiency. However, the open circuit fault, load, and supply voltage uncertainties, and interactions among the converters increase the complexity of output voltage control and balanced current sharing. Thus, in this paper, first, a decentralized backstepping sliding mode control strategy is designed to meet such challenges. However, this controller is quite conservative since the uncertainties and interaction bounds are not known. Moreover, the sliding mode based controllers suffer from chattering phenomena which limits the practical applications. Therefore, a decentralized adaptive backstepping control strategy with wavelet neural network approximators is proposed. This strategy reduces the chattering and approximates the uncertainties and interactions by replacing the switching terms with wavelet neural networks. To show the effectiveness of the proposed controller, different numerical simulations have been performed in the presence of reference voltage changes, load, supply voltage variations, and open circuit faults.

    Keywords: Paralleled Buck Converters, Decentralized Adaptive Backstepping Control, interactions, Open Circuit Fault, Wavelet Neural Networks
  • Saadat Jamali Arand *, Javad Rahmani Fard

    Fault-Tolerant Hybrid Excited Axial Field Flux-Switching (FT-HEAFFS) motor is a new type of doubly salient stator-type permanent magnet motor, which combines the advantages flux switching motor and hybrid excitation motor. This motor has compact structure, high power density, high efficiency and strong anti-demagnetization capability. The additional excitation winding makes the air gap magnetic field adjustable, which can increase the output torque and extend the speed range. It is suitable for use in the system of frequency conversion and speed regulation of electric vehicles. To improve the performance of the fault-tolerant-hybrid excitation axial field flux-switching (FT-HEAFFS) motor and attain the minimum copper loss, a fault-tolerant control method based on model predictive control algorithm is proposed. Considering a 6 stator slots/13- rotor poles FT-HEAFFS machine as the control object, under the open circuit failure of single-phase winding, the minimum cropper loss fault-tolerant method based on the model predictive torque control (MPTC) and direct torque control are studied and analysed, respectively. The feasibility and effectiveness of the proposed fault-tolerant control method are verified. The research results showed that both methods could make the speed, torque and stator flux-linkage almost unchanged, ensuring the stable operation of the system. Compared with direct torque control, the model predictive flux control had smaller flux-linkage ripple before and after the open circuit failure.

    Keywords: Hybrid Excited Axial Field Flux-Switching Motor, Model Predictive Torque Control, direct torque control, Open Circuit Fault, Electric Vehicle
  • مریم صباغ پور آرانی، مریم سادات اخوان حجازی
    امروزه منابع تولید پراکنده به ویژه سیستم های فتوولتائیک به عنوان منبع جدید قدرت درصد بالایی از سرمایه گذاری ها را به خود اختصاص داده اند. تشخیص و تجزیه وتحلیل خطا در سیستم های فتوولتاییک، یکی از مسائل مهم در بخش بازدهی، ایمنی و قابلیت اطمینان آرایه های خورشیدی می باشد. به دلیل مشخصه غیرخطی خروجی آرایه های فتوولتائیک، ماهیت محدودکنندگی جریان، امپدانس خطای بزرگ، شرایط تابش کم، طرح های مختلف زمین، شرایط اینورترها و ضعف وسایل حفاظتی، خطاها در آرایه ها به درستی تشخیص داده نمی شوند. بنابراین جهت رفع مشکلات حفاظتی، تشخیص خطا استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین بر اساس اندازه گیری ولتاژ و جریان آرایه و تابش و دما در یک سیستم فتوولتائیک kW6/17 متصل به شبکه پیشنهاد شده است. برای تشخیص نوع و کلاسه بندی خطا، انتخاب بهترین روش کلاسه بندی با دقت بالا و یافتن ویژگی های مناسب در یک آرایه فتوولتائیک در مقیاس تجاری، موضوع مهمی است که تاکنون انجام نشده است. داده های ورودی برای تشخیص و کلاسه بندی خطا با استفاده از روش بیزین و k نزدیک ترین همسایه، نتایج شبیه سازی به ازای مقادیر ورودی دما و تابش های مختلف برای کلاس های تعریف شده ای از عیوب خط به خط و مدارباز با مقادیر مختلف می باشد. نتایج نشان می دهد که استفاده از روش های پیشنهادی یادگیری ماشین، تشخیص نوع خطا در یک رشته از آرایه بسیار موفقیت آمیز می باشد.
    کلید واژگان: آرایه فتوولتائیک، کلاسه بندی، خطای خط به خط، خطای مدارباز، یادگیری ماشین، بیزین، K نزدیک ترین همسایه
    Maryam Sabbaghpur Arani, Maryam A.Hejazi *
    Nowadays, Distributed Generation (DG), especially PV systems as a new source of power absorbed a high percentage of investment. Fault Detection and analysis in solar photovoltaic (PV) arrays are important issues to increase reliability, efficiency and safety in PV arrays. Due to PV’s non-linear characteristics, current-limiting nature, high fault impedances, low irradiance conditions, the PV grounding schemes, or inverter condition and protection system weakness, faults in PV arrays are not properly recognized. Therefore, to fill this protection gap, machine learning techniques has been proposed for fault detection based on PV array voltage and current measurements and irradiance and temperature in a grid connected 17.6 kw photovoltaic system.To determine the type and classification of the faults, choosing the best method of classification with high accuracy and finding suitable feature in commercial-scale photovoltaic arrays, are important issues that has not been done so far. The input data for using Bayesian and K-Nearest Neighbor Methods are the simulation results of different defined classes of the line to line and open circuit faults by various temperature and irradiance. The results have shown that using the suggested classification system is very successful in the detection and classification of faults in an array string.
    Keywords: PV Array, Classification, Line to Line Fault, Open Circuit Fault, Machine Learning, Bayesian, K, Nearest Neghibor
  • Maryam Sabbaghpur Arani, Maryam A.Hejazi
    Nowadays, Distributed Generation (DG), especially PV systems as a new source of power absorbed a high percentage of investment. Fault Detection and analysis in solar photovoltaic (PV) arrays are important issues to increase reliability, efficiency and safety in PV arrays. Due to PV’s non-linear characteristics, current-limiting nature, high fault impedances, low irradiance conditions, the PV grounding schemes, or inverter condition and protection system weakness, faults in PV arrays are not properly recognized. Therefore, to fill this protection gap, machine learning techniques has been proposed for fault detection based on PV array voltage and current measurements and irradiance and temperature in a grid connected 17.6 kw photovoltaic system.To determine the type and classification of the faults, choosing the best method of classification with high accuracy and finding suitable feature in commercial-scale photovoltaic arrays, are important issues that has not been done so far. The input data for using Bayesian and K-Nearest Neighbor Methods are the simulation results of different defined classes of the line to line and open circuit faults by various temperature and irradiance. The results have shown that using the suggested classification system is very successful in the detection and classification of faults in an array string.
    Keywords: PV Array, Classification, Line to Line Fault, Open Circuit Fault, Machine Learning, Bayesian, K-Nearest Neghibor
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال