TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol.12, No.7, July 201 4, pp . 5121 ~ 51 2 8   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i7.592 7          5121     Re cei v ed Fe brua ry 19, 20 14; Re vised  Ma rch 15, 20 14; Accepted  March 28, 20 14   Solution Trajectories for a Single-Phase Programmed  PWM Inverter      A y ong Hiendro*, Sy a i furrahman, De d i  Triy anto, Junaidi  Dep a rtment of Electrical E ngi neer ing, Un iver sitasT anjung pu ra  Jala n Jen d . A.  Yani, Ponti a n a k  7812 4, Indon esia   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : a y ong h2 000 @ y ah oo.com       A b st r a ct   T h is pa per pr e s ents sol u tio n   trajectori es for   progr a m med  PW M techniq u e  to el i m in ate  specific   order h a r m on i cs in a sing le  phase i n vert er. Evolut io nar y algor ith m  is  appl ied to d e termin e  opti m u m   sw itching a ngl es in or der to  el min i nat e lo w  order har monics for  mo d u lati on i ndex:  -1   M   +1 . An  imple m entati o n  usi ng  DE 2-11 5 Cyc l o n e  IVE F P GA  dev ice  is  al so re porte d i n  this  p aper.  T h e   exper imenta l  r e sults s how  th at the te c hni qu e effective l y e l i m i nates t he  s p ecific h a r m o n ic s, and  offers l o har mo nic disto r tions on the i n ve rter output af ter filtering.      Ke y w ords : F P GA, harmo nic  eli m i nati on, ev oluti onar y a l g o r ithm, pro g ra mme d  PW M, trajectory         Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  Pulse width modulatio (PWM)  i n verte r s hav e b een  widely  studie d  and  appli e d  in many   appli c ation s ,  such as  motor drive,  uninter rupta b le power supply, and rene wable p o w er  gene ration. I n  ord e r to ge t good sin u so idal output  from the PWM  inverter, it has to op erate  on  highe swit chi ngfreq uen cy.  Con s e quently , the hig h   swi t ching  freq ue ncy g ene rate s hi gh swit chi ng  stre ss on se micon d u c tor  device s  an d hen ce, increa se spo w e r  losse s  in them [1].  Programme PWM is  an al ternative to tr aditional P W M techni que s. Progra mme d PWM  works with lo w switchi ng frequ en cyso t hatswitch i ng  losse s  is min i mal. This te chni que  can  be   use to elimi nate sp ecifi c  unde sire d lowe r- ord e harm oni c co mpone nts from output  of  singl epha se i n verters an d to control its fundam ental. The re mainin g highe r-ord e r  harmoni cs  a r e   then su ppressed by u s ing  a sm all L - C p a ssive filter.   The main p r oble m  of the pro g ra m m ed PWM is in solving  a set of  nonlin ear  transce nde ntal equ ations.  Many  co mp utational te chniqu es  have bee n deve l oped i n  [2-9 ] to  determi ne op timum swit chi ng angl es i n  orde r to elimi nate the spe c ific lo we r-o rder h a rm oni cs,  but the most  of them need  very hard d e r ivation to  find the nume r ical expre s sion  of the nonlin ear  equatio ns b e f ore obtai nin g  the optim um switch i n g  angle s . In this pa per,  an evolution a ry  algorith m  i s  appli ed to  optimize th e switching   pattern  for t he P W M in verter  usi n g  the  transce nde ntal equatio ns  without any n u meri cal tra n s form ation s An FPGA device is imple m ented to ge nerate the op timum PWM waveforms. T he FGPA  as a hard-sp eed ha rd-wi r ed logic h a s a high co m putation sp e ed cap ability [10, 11].  Such   comp utation  cap ability is  requi re d to convert  switch ing an gles  o b tained from  comp utation a l   p r oc es se s  in to  PW M w a vefo r m s .   The  obje c tive of this pa pe r i s  to  rep o rt  sol u tion s fo r switchi ng  a ngle s  p r obl e m s i n  a  prog ram m ed  PWM inverte r  for single - ph ase ap plications. The  solu tion pattern s for both po siti ve   and  neg ative value s  of  m odulatio n in d e x ( M ) in the range of the  programmed PWM  capability  are inve stiga t ed. Finally, experime n tal re sult s a r e pre s e n ted  to validate the theoret ical   argu ment s.       2. Schemes for Program med PWM in a T w o - Lev e l Single-Phas e In v e rter   The program med PWM p a ttern for a  singl e-p h a s e  inverter (a s seen in Fig u re 1 ) , is  sho w n i n  Fig u re 2. A s  th e pattern i s   odd q uarte r-wave  symme try, only odd -order  ha rmo n ic  comp one nts  exist. The Fo urie r se rie s  e x pansi on of  this outp u t voltage wavefo rm is written a s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  5121 – 51 28   5122 ,... 7 , 5 , 3 , 1 ) sin( ) ( n n t n V t v         ( 1 )     The mag n itu de of harm o n i c com pon ent s (in c ludi ng the fundam en tal)  V n  is then defined  by:    N k k k dc n n n V V 1 ) cos( ) 1 ( 2 1 4          ( 2 )           Figure 1. Single-p h a s e Inverter  Circuit           Figure 1. Pro g ramm ed PWM Waveform  for a Single-p hase Inverter      The pro g ra m m ed  P W t e ch niqu e con c erns  to elim inate ( N -1) harmonics  completely  from the wav e form thro ug h calculating  of  N  switchi ng angle s  in  the first quarter pe riod. T he  remai n ing  on e equ ation i s   reserve d  for  controlling  th e funda ment al mag n itude  V 1  at a pa rticular  modulatio n in dex value. Hence,  the eq uation s  for  solving the  N  swit chin an gles  1 2 ,…, N   are a rra nge d into:    1 ) cos( ) 1 ( 2 1 4 ) ( 1 1 N k k k M f   N k k k M f 1 3 ) 3 cos( ) 1 ( 2 1 3 4 ) (   N k k k M f 1 5 ) 5 cos( ) 1 ( 2 1 5 4 ) (    ’…  N k k k N N M N f 1 ) 1 2 ( ) ) 1 2 cos(( ) 1 ( 2 1 ) 1 2 ( 4 ) (     ( 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Solution Traj ectori es fo r a Single-Ph ase  Program m ed PWM Inve rte r  (Ayong Hi en dro )   5123 Whe r f 3 f 5 ,…, f (2.N-1)  are the no rmali z ed  magnitu de (with respect to the  fundame n tal) of  harm oni cs to  be eliminate d  and  M = V 1 / V dc  is the modul ation index.   The obje c tive  function crea ted fo r optimi z ation i s  expressed by:     , ... ) ( ) 1 2 ( 9 7 5 3 1 N f f f f f f f   f f f f f f f N , ,..., , , , , ) 1 2 ( 9 7 5 3 1       ( 4 )     And the soluti ons mu st satisfy the conditi ons:      1 < 2 < …< N <   9 0 º          ( 5 )     With the de sired level of accuracy  .   Once the switchin g angle s   1 2 ,…, N  a r e found, the  rest of an gles are cal c ul ate d  by:    k =180  -  (2N+1)-k , f o k = N + 1  to 2 N 2N+1 =180 k =360  -  (4N+2)-k , f o k =2 N +2 to 4 N +1,   4N+2 =360           ( 6 )     Each p u lse d e lay (PD) an d  pulse width  (P W) b e twe e n  two co nsecutive swit ching  angle s   for the cycl e duratio T  (a s sh own in Fig. 2),are  spe c ified by:    PD k = ( 2k-1 ) T /360,   PW k =( 2k  -  2k-1 ) T /360 ,for  k =1 to 2 N +1        (7)       3. Optimizati on of S w i t hi ng Angles   The m a in  proce dures in  an evol ution a ry  a l go r i th mfo r  th e o p t imiz a t io n pr oc es s ar initialization, mutation,  cro s sover or re comb i nation   and  sele ctio n. The i n itial popul ation i s   rand omly sel e cted a nd  sh ould cover th e entire  para m eter  spa c e.  The mutant  individual s are  cre a ted  by ad ding th weig hted differen c e bet wee n  two pa rent i ndiv i dual s. The n the pa ram e te r   of the mutant  individual a n d  the pa rent i ndividual  a r mixed to yield the trial in di vidual. If the trial  individual i s   better than t he pa rent in dividual,  the n  the trial in dividual repl ace s  the  parent  individual in the next gene ration.  The pa ram e ters to  be  set for the alg o rit h m to wo rk  consi s t of obje c tive paramet er ( N ),   popul ation si ze ( NP ), mutation fac t or ( F ) ,  cr os sover  r a te ( CR ) an d bou ndari e s. In this  appli c ation, t he o b je ctive  para m eter sp ecifie s th e  n u mbe r  of  opti m ized   switchi ng a ngle s . T h e   boun dari e s m u st sati sfy (5) and both  F  a nd  CR  are in  the rang e of [0, 1].  The first ste p  in the optimization p r o c e s s is  to create  an initial population of switchi ng  angle s  a s  th e ca ndid a te  solutio n b y  assi gnin g   rand om valu es to e a ch  boun dary. S u ch   swit chin g a n g l e mu st lie  in side  the fe asi b le b oun ds (l owe r   and  up per bou nd s).  The i n itializati o n   is assig ned b y   i,j (0)  =  mi n j   +    rand j ( ma x j    –   mi n j ) ,        ( 8 )   i = 1 ,2,…, NP  ,   j = 1 ,2,…,   Whe r i,j (0)  is the initial  p opulatio n (g e neratio G =0 ) of candi dat e sol u tion s,  mi n j  and  ma x j  are  the lower a n d  uppe r bo und s of  j th   de cisi on switching  angle s , an d  rand j  is  a rand om value  within   [0,1] generat ed acco rdin g to a uniform p r oba bility distribution.   Evaluating th e fitness valu e of ea ch  swi t chi ng  angle  of the pop ula t ion is  carried  out by  usin g (4 ).The  best switchi n g angle  bestj (0)  and the be st value  f best (0)  are then  sele cted by usin g:    f best (0) = f ( best j (0 ) ),   bestj (0) i,j (0)         ( 9 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  5121 – 51 28   5124 Mutation or  differential o perato r  creat es a mutant  switching a ngle by pert u rbin g a  rand omly  sel e cted  switchi ng a ngle  wit h  the  differe nce  of the  two  other ran domly sele cted  swit chin g a n g l es. All of th e s switchi ng  angle s  m u st   be different from ea ch  othe r. To  co ntrol  the   pertu rbatio n and imp r ove  conve r ge nce, the differ ence betwe en two swit chin g a ngle s  is ampli f ied  by a mutation  factor  F , a consta nt in the  ran ge of [0,  1]. For e a ch  pare n t (ta r get ) switching  a ngle  i,j (G),  a mutant switchi ng an gle  v i,j (G)  is produ ced u s in g  one of the followin g  mutation variant:     v i,j ( G +1) = ra,j ( G ) + F ( rb,j ( G ) rc,j ( G ) )+ F ( rd,j ( G ) re,j ( G ) )       ( 1 0 )     Whe r e th e i ndices  ra rb rc rd re  {1,2,…, NP }   are  ran domly  cho s e n  mut ually exclu s i v e   integers an d must be diffe rent from ea ch other  an d all are differen t  from the base index  i . The  angle s   ra,j (G) rb,j (G)  and   rc,j (G)  are the sh uffled in dividual s fro m  the pop ul ation  i,j (G) , while  G = 0 ,1,2,…,  G ma x  denotes the sub s eq u ent gene ratio n  cr eated for each ite r atio n (ge neration ) The angl bestj ( G ) is the  best swit chi ng angle  with the best fitness  in the populatio n  a t   gene ration  G.   Followi ng th e  mutation  op eration,  cro s sover i s  a ppl ied to  the  p opulatio n. Crossover  operator is u s ed  to in crea se th e dive rsity of  the mu tant switchi n g an gle s . It gene rate s a   trial  swit chin g an gle  t i,j ( G +1) . Th e trial switchi ng an gle i s  a  combi nation  of  v i,j ( G +1)  and  i,j ( G )  based  on   binomial  sch e me. In the  b i nomial  sche me, if t he  ran dom n u mb er  is le ss o r  e q u a l than   CR , t h para m eter  wil l  come from  v i,j ( G +1) , otherwise the pa ra meter  come s from  i,j ( G ) . If   CR =1, it me ans  that  t i,j ( G +1 )  will be composed entirely of  v i, j ( G +1) . The binomial cro s sover ca n be exp r esse d as:                                           otherwise    ) ( or    ) (   if    ) ( 1) ( 1) ( G i,j rand j G i,j G i,j α  j  CR   rand v t       ( 1 1 )     Whe r i= 1,2, …, NP j =1, 2 , , N , and  j r and  is a ran domly ch ose n  index   {1,2,…, N } tha t   guarantee t i,j ( G +1) to get  at least one p a ram e ter fro m   v i,j ( G +1) Finally,  t i,j (G+1)  yielded from  the cro s sover ope ration i s   accepte d  for t he next ge ne ration if  and only if it has  a n  equ al  or lo wer valu e of  the obje c tive function than that of its pare n i,j ( G )  . I t   can b e  expre s sed a s  follo ws:                                     otherwise       ) (       ) (   if    ) ( ) ( 1) ( 1) ( 1) ( G i,j G i,j G i,j G i,j G i,j α α f α f t α       ( 1 2 )     The be st switchin g angle  a nd value of the curre n t gen eration a r e al so sele cted in  here a s :      f best ( G +1) = f ( bes tj ( G +1)  ),    be stj ( G +1) i,j ( G +1)        ( 1 3 )     The mutation , crossove r a nd sele ction  pro c e s ses a r e repe ated to  create a ne w next generat ion   until  f best ( G +1)  meets  its  crit erion    and result s in  bestj ( G +1)  as the satisfied switchi ng angl e.          Figure 3. Swithing Angle s   Solution Traj ectori es fo r N=3   -1 -0 . 9 -0 . 8 -0 . 7 -0 .6 -0 .5 -0 . 4 -0 . 3 -0 . 2 -0 . 1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 M a n g l e (deg ree) 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6 0. 7 0. 8 0. 9 1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 M a n g l e (deg ree) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Solution Traj ectori es fo r a Single-Ph ase  Program m ed PWM Inve rte r  (Ayong Hi en dro )   5125 Figure 3 illust rates switchi n g pa tterns of  the single-phase i n verter for index modulation:  -1  M  +1 a s   results of the  af orem ention ed optimization.      4. Field Programmable G a te Arra y  (FPGA) Imple m enta tion   The imple m e n tation syste m  of prog ra mm ed PWM  is usi ng the  DE2-115  Cyclone IVE  FPGA device .  The pul se g enerator  dev elopme n t di a g ram i s   sho w n as i n  Figu re  4. The  DE2-115  board in clud es a n  oscilla tor that pro d u ce s 50 MH zclo ck  sign al. The timer/ counter i s  u s ed to  cou n t again s t clock pul se frequ en cy of  50Hz or  20 m s . The ROM l ookup table (LUT ) stores t he  PWM sig nal  pattern. The  PWM sig nal i s  then compa r ed with the  counter o u tput .Theco m pa ra tor   is an XNO R   gate that gen erate s  HIG H   pulse output  i f  both inputs  are the same . The toggle flip - flop (T -FF)  co nstru c t s  a flip -flop an d it to ggle s   from  on e state to the  next (HIG H t o  LO W o r  LO to HIGH) at every clock  cycl e in orde r to generate PWM.          Figure 4. Block  Diag ram o f  Pulse Gene rator Devel o p m ent      In this pap er,  the optimal  swit chin g an gles at M =-1 and  N =3  are  use d  to be th e FPGA  impleme n tation. The  switching a ngle s  f o M =-1 an N =3 (as  sh o w n in  Figu re  3) i s  presente d  as  in  Tabl 1.  P u lse delay (PD) and pul se   width  (PW) of  the  PWM  can be obtai ned  by usi n g   (7)  andthe results are p r e s e n ted in Table 2.  The re su lts a r e co nverte d into microsecond (m s) u n it.       Table 1. Opti mal Switchi n g Angles  M=-1  24.9940 ˚   35.5260 ˚   89.1520 ˚       Table 2. PD a nd PW for P W M   M=-1  S1 & S2  S3 & S4  PD (ms)  PW(ms)  PD(ms)  PW(ms)  1.3886  0.5851  0.0000   1.3886   4.9529  0.0942  1.9737   2.9792   8.0263  0.5851  5.0471   2.9792   10.0000  1.3886   8.6114   1.3886   11.9737  2.9792  11.3886   0.5851   15.0471  2.9792  14.9529   0.0942   18.6114  1.3886  18.0263   0.5851       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  5121 – 51 28   5126 Pulse g ene ra tor for S1  an d S2 (a see n  in Figu re  1) can  be  cal c u l ated into bit  cou n t as  in Table 3. P u lse g ene rato r for S3 an d S4 is the in verse  of it is for S1 and S2. Simulation results  of the pulse  generators  are  sho w n i n  Figure 5. The sim u lati on re sult s match expe rim ental  results a s  se en in Figu re 6 .       Table 3. Pulse Gene rato r Con s tru c tion  for S1 and S2   t (ms)  t (ms)  count  bit count  0.0000  0.0000   000000000 0000 0000000   1.3886  1.3886   69430   000100001 1110 0110110   0.5851  1.9737   98685   000110000 0010 1111101   2.9792  4.9529   247645   001111000 1110 1011101   0.0942  5.0471   252355   001111011 0011 1000011   2.9792  8.0263   401315   011000011 1111 0100011   0.5851  8.6114   430570   011010010 0011 1101010   1.3886  10.0000   500000   011110100 0010 0100000   1.3886  11.3886   569430   100010110 0000 1010110   0.5851  11.9737   598685   100100100 0101 0011101   2.9792  14.9529   747645   101101101 0000 1111101   0.0942  15.0471   752355   101101111 0101 1100011   2.9792  18.0263   901315   110111000 0001 1000011   0.5851  18.6114   930570   111000110 0110 0001010   1.3886  20.0000   1000000   111101000 0100 1000000           Figure 5. Simulation Results of Pulse G e nerat o r s for S1, S2 (PG-1 )  and S3, S4 (PG-2 )           Figure 6. Experime n tal Re sults of Pul s e  Generators    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Solution Traj ectori es fo r a Single-Ph ase  Program m ed PWM Inve rte r  (Ayong Hi en dro )   5127 5. Results a nd Analy s is  The exp e rim ents  are  carried out  with  the followi ng  paramete r s:   V dc =10V,  L =50m H,  C =30 F,  R =100 , a nd  f 1 =50Hz. T h e afform enti oned  evoluti onary  algo rithm ha be en  su ccessfullyi m pleme n ted i n  the  DE2 - 1 1 5  Cycl one IV E FPGA device. The i n vert er is  ope rate d in   a sin g le-pha semode  and i s  mo dulated   to gene rate  a  norm a lized f undam entalv o ltage  V 1 = 0.73   with a funda mental freq u ency  f 1 = 50  Hz. Th e wav e formh a s th reeswitching a ngle s   (N = 3) in e a c quarte r p e ri o d . As the  re sult, two ha rm onics a r e  eli m inated.Thi s   is evide n t fro m  the me asu r ed  spe c tru m  a s   sho w n i n  Fig u re  7, wh eret he third an d fifth harmo nics a r e n o tpre sent. Even-o r d e harm oni cs na turally do  not  exist. As  sh o w n i n  Fig u re  7, AC  output  voltage of th e  inverte r   with out  filter givesth e  THD of  68.2 % , but the 3 rd  and  5 th   ha rmonics have been   elimin ated compl e tel y The voltag THD i s  d e cre a se d to  15.0 %  whe n   a filter  of  L =50m H,  C =3 0 F is inserted into the  inverter. The  highe r order  harm oni cs a r e redu ce d as  see n  in Figu re 8.        Figure 7. AC Output Voltag e of the Pr ogrammed P W M  Inverter with out Filter          Figure 8. AC Output Voltag e of the Pr ogrammed P W M  Inverter with out Filter  L =5 0mH an C =30     6. Conclusio n   Optimum  switchi ng  pat terns in  a  sin g le-pha se p r og ramm ed P W M i n verter i s   investigate d u s ing a n  evo l utionary alg o rithm. Field  prog ramm a b le gate array is use d  to   impleme n t the switchi ng p a ttern. Experi m ental resu lts sho w  that t he optim um  swit chin g an g l es  eliminate all l o w o r de r h a rmonics  of the AC o u tput  voltage of in verter. Applyi ng an  L-C fil t er  redu ce s the h i gher o r d e r h a rmo n ics,  an d hen ce mini mize s the voltage THD.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  5121 – 51 28   5128 Referen ces   [1]    Jaffery  ZA, Chaudhry  SK.  Quality Asses s me nt of a S i ngl e-ph ase Re sona nt  Inverte r Internatio nal   Journ a l of Pow e r Electron ics and Dr ive System (IJPEDS) . 201 2; 2(4): 364 -370.   [2]    T aufiq JA, Mell itt B, Goodman  CJ.  Novel Algorithm  for G ene ra ti ng  Ne a r  Op ti ma l PWM W a vefor m s for   AC T r action Dr ives . IEE Proceed ings B o n  Electric Po w e r Applic atio ns. 19 86; 133( 2): 85- 94.   [3]    EnjetiP, Li nds a y  JF . Solvi n g  Nonl ine a r Eq uatio n of Har m onic El imin ation PW M in P o w e r C ontrol .   Electron ics Let ter . 1987; 23( 1 2 ): 656-6 57.   [4]    S w ift F, Kamb e r is A. A Ne w  W a lsh D o ma in T e ch n i qu e of H a rmonic El imin a t ion a nd V o ltag e Co ntrol i n   Pulse W i dth M odu late d Inverters.  IEEE Transactions on Power Electronics . 1993; 8(2): 17 0-18 5.  [5]    Liang T J , O’Connell RM, Ho ft RG.Inverter Harmonic  Reduction  Using Walsh Function Harmonic  Elimin atio n Me thod.  IEEE Transaction on Power Electronics .1997; 1 2 (6): 9 71-9 82.   [6]    Czarko w s k i  D, Chu dnovsk y D V , Chudn ovsk y GV,  Selesnick  IW . Solving th e Optimal PW M for Single- Phase Inverter s.  IEEE  Transactions on Circ u its and Systems- I:  Funda me nt al Theory an d Appl icatio ns 200 2; 49(4): 46 5-47 5.  [7]    Chiass on  JN,  T o lbert LM, M c Kenzi e  KJ, D u  Z .  Co ntrol  o f  a Multi l ev el  Conv erter Us i ng  Resu ltant   T heor y .   IEEE Transactionson Cont rol System s Technology . 2003; 1 1 : 345-3 54.   [8]    Chiasson JN,  T o lbert LM, McK enzi e  KJ, D u  Z .  A Com p l e te So lutio n  to  the H a rmo nic  Elimi nati o n   Probl em.  IEEE Transactions  on Power Elect r onics . 20 04; 1 9 : 491-4 99.   [9]    Vicente J, P i nd ado  R, Martin e z  I.  Design G u i deli nes  Usin Selectiv e Har m o n ic E l i m i nati on Adv anc e d   Method for D C -AC PW M w i th the W a lsh T r ansform . Pr ocee din g s of 7th Internatio n a l Conf erenc e- W o rkshop o n  Comp atibi lit y   a nd Po w e r Elect r onics (CPE). T a llinn. 201 1; 220- 225   [10]    Sutikno  T ,  Idris NRN, Wi dod NS, Jidi n A. FP GA Based  a P W T e chniq u e  for Perma ne nt Mag net  A C   Motor Driv es.  Internati o n a l J o urna l of R e co n f igur ab l e  a n d   Em be dd ed  Syste m s (IJR ES) . 201 2; 1(2):   43-4 8 [11]    Stephe n V, Suresh LP. Inv e stigati on of F P GA Based PW M Control   T e chniq ue fo r AC Motors.  Internatio na l Journ a l of Pow e r El ectronics a nd Driv e System (IJPEDS) . 2013; 3(2): 1 93- 199.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.