Selective Harmonic Elimination For Cascaded Multilevel Inverter Fed From Unequal Time-Variant Dc Sources/
Hisham Atef Abdulghaffar,
Selective Harmonic Elimination For Cascaded Multilevel Inverter Fed From Unequal Time-Variant Dc Sources/ التخلص الانتقائي للتوافقيات الناتجة من مناوبات التيار متعددة المستويات المتتالية والمغذاة من مصادر تيار مستمر غير متساوية ومتغيرة مع الزمن/ Hisham Atef Abdulghaffar ; Supervisors: Assoc. Prof. Abdelmomen Usama Mahgoub, Prof. Hassan Mohammad Rashad Emara, Prof. Mahmoud Mohammad Ahmad Salem. - 74 pages : illustrations ; 30 cm. + CD.
Thesis (M.Sc.) -Cairo University, 2023.
Bibliography: pages 67-75.
Selective harmonic elimination PWM (SHEPWM) technique is used with cascaded
multilevel inverter connected to DC sources for eliminating specific harmonics existed
in the output voltage while reducing switching losses to minimum. Applying SHEPWM
technique requires solving transcendental equations to determine switching angles
needed for this harmonic elimination process corresponding to voltages of DC sources
which necessitates high computational processes that is beyond the capability of
contemporary computer algebra. The problem arises when voltage of any DC sources
changed the equations have to be resolved fast enough for updating the switching angles
to avoid the loss of the harmonic elimination process for several fundamental cycles. The
approach proposed in this thesis is composed of using well-trained ANN as a regression
tool to generate accurate new values for the switching angles instantly whenever voltage
of any DC sources changed and run this ANN on FPGA platform for faster execution
time at low-cost يستخدم نظام تغيير عرض النبضة المبني على التخلص الانتقائي للتوافقيات مع مناوبات التيار متعددة المستويات المتتالية والمغذاة من مصادر تيار مستمرللتخلص من توافقيات بعينها موجودة في جهد الخرجبينما يتم تقليل الفقد في القدرة أثناء الفصل والتوصيل إلى الحد الأدنى. يحتاج تطبيق هذا الأسلوب إلى حل معادلات متسامية لإيجاد زوايا الفصل والتوصيل المطلوبة لعملية الإزالة التوافقية تلك والمناسبة لجهود مصادر التيار المستمر مما يتطلب قدرة حسابية عالية تفوق قدرة المعالجات الحالية.وتنشأ المشكلة عندما يتغير جهد أي من مصادر التيار المستمرإذ يجب إعادة حل المعادلات بسرعة كافية لتحديث زوايا الفصل والتوصيل لتجنب فقدان عملية الإزالة التوافقية لعدة دورات أساسية.النهج المقترح في هذه الرسالة يتألف مناستخدام شبكة عصبية صناعية مدربة جيداكأداة انحدار لتوليد قيم جديدة ودقيفةلزوايا الفصل والتوصيل فورا عندما يتغير جهد أي من مصادر التيار المستمر ويتم تشغيل هذه الشبكة على منصة مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجةللحصول على سرعة تنفيذ عاليةبتكلفة منخفضة.
Text in English and abstract in Arabic & English.
Electrical Power Engineering
Artificial neural network (ANN) cascaded H-bridge (CHB) multilevel inverter field-programmable gate array (FPGA) particle swarm optimization (PSO) selective harmonic elimination pulse width modulation (SHEPWM)
623.76
Selective Harmonic Elimination For Cascaded Multilevel Inverter Fed From Unequal Time-Variant Dc Sources/ التخلص الانتقائي للتوافقيات الناتجة من مناوبات التيار متعددة المستويات المتتالية والمغذاة من مصادر تيار مستمر غير متساوية ومتغيرة مع الزمن/ Hisham Atef Abdulghaffar ; Supervisors: Assoc. Prof. Abdelmomen Usama Mahgoub, Prof. Hassan Mohammad Rashad Emara, Prof. Mahmoud Mohammad Ahmad Salem. - 74 pages : illustrations ; 30 cm. + CD.
Thesis (M.Sc.) -Cairo University, 2023.
Bibliography: pages 67-75.
Selective harmonic elimination PWM (SHEPWM) technique is used with cascaded
multilevel inverter connected to DC sources for eliminating specific harmonics existed
in the output voltage while reducing switching losses to minimum. Applying SHEPWM
technique requires solving transcendental equations to determine switching angles
needed for this harmonic elimination process corresponding to voltages of DC sources
which necessitates high computational processes that is beyond the capability of
contemporary computer algebra. The problem arises when voltage of any DC sources
changed the equations have to be resolved fast enough for updating the switching angles
to avoid the loss of the harmonic elimination process for several fundamental cycles. The
approach proposed in this thesis is composed of using well-trained ANN as a regression
tool to generate accurate new values for the switching angles instantly whenever voltage
of any DC sources changed and run this ANN on FPGA platform for faster execution
time at low-cost يستخدم نظام تغيير عرض النبضة المبني على التخلص الانتقائي للتوافقيات مع مناوبات التيار متعددة المستويات المتتالية والمغذاة من مصادر تيار مستمرللتخلص من توافقيات بعينها موجودة في جهد الخرجبينما يتم تقليل الفقد في القدرة أثناء الفصل والتوصيل إلى الحد الأدنى. يحتاج تطبيق هذا الأسلوب إلى حل معادلات متسامية لإيجاد زوايا الفصل والتوصيل المطلوبة لعملية الإزالة التوافقية تلك والمناسبة لجهود مصادر التيار المستمر مما يتطلب قدرة حسابية عالية تفوق قدرة المعالجات الحالية.وتنشأ المشكلة عندما يتغير جهد أي من مصادر التيار المستمرإذ يجب إعادة حل المعادلات بسرعة كافية لتحديث زوايا الفصل والتوصيل لتجنب فقدان عملية الإزالة التوافقية لعدة دورات أساسية.النهج المقترح في هذه الرسالة يتألف مناستخدام شبكة عصبية صناعية مدربة جيداكأداة انحدار لتوليد قيم جديدة ودقيفةلزوايا الفصل والتوصيل فورا عندما يتغير جهد أي من مصادر التيار المستمر ويتم تشغيل هذه الشبكة على منصة مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجةللحصول على سرعة تنفيذ عاليةبتكلفة منخفضة.
Text in English and abstract in Arabic & English.
Electrical Power Engineering
Artificial neural network (ANN) cascaded H-bridge (CHB) multilevel inverter field-programmable gate array (FPGA) particle swarm optimization (PSO) selective harmonic elimination pulse width modulation (SHEPWM)
623.76