Selective Harmonic Elimination For Cascaded Multilevel Inverter Fed From Unequal Time-Variant Dc Sources/ Hisham Atef Abdulghaffar ; Supervisors: Assoc. Prof. Abdelmomen Usama Mahgoub, Prof. Hassan Mohammad Rashad Emara, Prof. Mahmoud Mohammad Ahmad Salem.

By:

Hisham Atef Abdulghaffar [preparation.]

Contributor(s):

Material type: Text

TextLanguage: English Summary language: English, Arabic Producer: 2023Description: 74 pages : illustrations ; 30 cm. + CDContent type:

text

Media type:

Unmediated

Carrier type:

volume

Other title:

التخلص الانتقائي للتوافقيات الناتجة من مناوبات التيار متعددة المستويات المتتالية والمغذاة من مصادر تيار مستمر غير متساوية ومتغيرة مع الزمن [Added title page title]

Subject(s):

DDC classification:

623.76

Available additional physical forms:

Issues also as CD.

Dissertation note: Thesis (M.Sc.) -Cairo University, 2023. Summary: 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-costSummary: 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.

Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.

Average rating: 0.0 (0 votes)

Holdings
Item type	Current library	Home library	Call number	Status	Barcode
Thesis	قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول	المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة	Cai01.13.07.M.Sc.2023.Hi.S (Browse shelf(Opens below))	Not for loan	01010110089702000

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.

Issues also as CD.

Text in English and abstract in Arabic & English.

There are no comments on this title.

to post a comment.

Click on an image to view it in the image viewer