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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 622960 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 622960

Título del libro: Proceedings - 2019 Chinese Automation Congress, Cac 2019
Título del capítulo: State evaluation of energy storage capacitors for maglev train's levitation chopper

Autores UNAM:

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2019

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Palabras clave:

Capacitance; Degradation; Electric resistance; Energy storage; Identification (control systems); Magnetic levitation; Magnetic levitation vehicles; Parameter estimation; Degradation mechanism; Energy storage capacitor; Equivalent series resistance; Maglev Train; Operating principles; Stable operation; State evaluation; Storage capacitor; Choppers (circuits)

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Resumen:

The energy storage capacitor is the key component of the levitation chopper in the maglev train, and its state is related to the safe and stable operation of the maglev train. Based on the operating principle of the levitation chopper, this paper analyzes the main degradation mechanism of the storage capacitor, selects the capacitance capacity and the equivalent series resistance as the characteristic parameters, and proposes a state evaluation method of energy-storage capacitor based on the neural network. The capacity of the energy-storage capacitor and the equivalent series resistance are identified by the bus voltage, the bus voltage ripple and the load current. The effectiveness of the evaluation method was verified by experiments. © 2019 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781728140940
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/CAC48633.2019.8996430