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논문 기본 정보

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전력전자학회 JOURNAL OF POWER ELECTRONICS JOURNAL OF POWER ELECTRONICS Vol.6 No.4
발행연도
2006.10
수록면
279 - 289 (11page)

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This paper presents a neural network based adaptive dead-time compensation strategy for an inverter fed permanent magnet synchronous motor drive. The neural network is used for identifying the dead-time compensation time (DTCT) that includes an equivalent dead-time, turn-on/off time and on-state voltage components of the voltage source inverter. In order to train the neural network, desired DTCTs for eight operating points are prepared as training data. The trained neural network can identify a desired DTCT for any operating point because it has the capability of the interpolation. The accuracy of the identified DTCT is experimentally confirmed by comparing the calculated active power with a measured one.
#dead-time #voltage source inverter #permanent magnet synchronous motor #neural network

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Dead-time Compensation
3. Dead-time Compensation Time Identification by Neural Network
4. Experimental Results
5. Conclusions
References
저자소개

참고문헌 (15)

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[학술지(정기간행물)] - / 1997. / Stator-flux-oriented sensorless induction motor drive for optimum low-speed performance 33 (5) : 1170 ~ 1176 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1991. / The analysis and compensation of dead-time effects in PWM inverters 38 (2) : 108 ~ 114 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1996. / Inverter output voltage synthesis using novel dead-time compensation 11 (2) : 221 ~ 227 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1991. / Fully digital, vector-controlled PWM VSI-fed ac drives with an inverter dead-time compensation strategy 27 (3) : 552 ~ 559 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997 / Pulse-based dead-time compensator for PWM voltage inverter 44 (2) : 191 ~ 197 google schola

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