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Metamodel of Power Electronic Converters Using Learning SVR Method Coupling With Wavelet Compression

Authors :
Arnaud Bréard
Redha Moulla
Christian Vollaire
Ampère, Département Méthodes pour l'Ingénierie des Systèmes (MIS)
Ampère (AMPERE)
École Centrale de Lyon (ECL)
Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL)
Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon)
Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-École Centrale de Lyon (ECL)
Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
Source :
IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2016, 58 (2), pp.588-598. ⟨10.1109/TEMC.2016.2519684⟩
Publication Year :
2016
Publisher :
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2016.

Abstract

International audience; This paper deals with a new method of metamodel construction for electromagnetic compatibility (EMC) simulation of power electronic converters. The proposed method uses a compressed wavelet coefficients vector of a time-domain signal and a learning method [support vector regression (SVR)]. This can be applied for a black box approach of modeling of complex systems such as power converters. This allows the study of EMC behavior, the impact of the uncertainties and their propagations inside the model or the design of EMC filters.

Details

ISSN :
1558187X and 00189375
Volume :
58
Database :
OpenAIRE
Journal :
IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility
Accession number :
edsair.doi.dedup.....99236ebd416ccb1b61b27e8bd0b99345