TY  - BOOK
AU  - Hisham Atef Abdulghaffar,
AU  - Abdelmomen Usama Mahgoub
AU  - Hassan Mohammad Rashad Emara
AU  - Mahmoud Mohammad Ahmad Salem
TI  - Selective Harmonic Elimination For Cascaded Multilevel Inverter Fed From Unequal Time-Variant Dc Sources
U1  - 623.76 
PY  - 2023///
KW  - Electrical Power Engineering
KW  - qrmak
KW  - Artificial neural network (ANN)
KW  - cascaded H-bridge (CHB) multilevel inverter
KW  - field-programmable gate array (FPGA)
KW  - particle swarm optimization (PSO)
KW  - selective harmonic elimination pulse width modulation (SHEPWM)
N1  - Thesis (M.Sc.) -Cairo University, 2023.; Bibliography: pages 67-75.; Issues also as CD
N2  - 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
ER  -