Internati o nal  Journal of P o wer Elect roni cs an Drive  S y ste m  (I JPE D S)  V o l.  6, N o . 1 ,  Mar c h  20 15 pp . 17 8 ~ 18 I S SN : 208 8-8 6 9 4           1 78     Jo urn a l  h o me pa ge : h ttp ://iaesjo u r na l.com/ o n lin e/ind e x.ph p / IJPEDS  Corroboration of  Norm alized L e as t Mean S quare B a s e Adaptive Selective Current Harm onic Elimination in Voltage  Source I n vert er using DS P Proces sor      P Av irajamanjula* ,  P Pa laniv e l* *    *Departm ent  of   EEE , P e r i yar M a nia m m a Univer sit y , Tam iln adu,  India   **   Department o f  EEE, M.A.M  Co llege of  Engineering ,  Anna U n iversity , Tamilnadu, Ind i     Article Info    A B STRAC T Article histo r y:  Received Oct 30, 2014  Rev i sed  D ec 23 , 20 14  Accepte Ja n 18, 2015      A direct Selective curren t  har m onic  elimination pulse width  modulation   techn i que  is pr oposed for indu ction motor  drive fed  from voltag e  source  inverter. The developed  ad aptiv e filter i ng  algori t hm  for the  s e l e ctiv e cur r en t   harmonic elimination in  a thr e e phase  Voltag e   S ource Invert er  is  a dire ct   method to improve the lin e cur r ent quality  of the Voltage Sour ce Inver t er   base drive  at  an y lo ad cond ition .  The  self-ad a pt i v e algor ithm  em plo y ed has   the  capab ility  o f  managing  the  time var y ing nature of  load  (cu rrent). Th proposed Normalized  Least Mean  Squares algorithm based scheme  elim inat es  the s e le cted dom inan t harm onics in load current usin g only  the  knowledge of  th e frequ encies to  be e liminated. The algorithm  is  simulated  using Matlab / Simulink tool for  a thr ee-ph ase  Voltage Source Inverter to   elim inat e th e fi fth and s e ven t h  harm onics . Th e s y s t em  perfo rm ance is   anal yz ed bas e d  on the s i m u lation re sults c onside r i ng total harmonic  distortion, magnitude of  elimin ated  harmonics  and harmonic spectrum.  The  corroboration is  done  in th designed  Voltage Source Inverter f eedin g   induction motor  using digital signa l processor-TMS320L2812.The develop e d   algorithm   is tr an sferred to  dig ital signal processor using VisSim TM  software. Keyword:  Cu rren t h a rm o n i elimin atio DSP Proecss o r   Least Mean  Square  algoritha m   VisSim  m o d e Vol t a ge  s o u r ce  i nve rt er   Copyright ©  201 5 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d Co rresp ond i ng  Autho r P Av iraj am an ju la,   Depa rtem ent of Electrical a n d  El ect ro ni cs E n gi nee r i n g,   Periy a r Man i am mai University Valla m ,  Th an jav u r-61 3 403 Tamiln ad u ,  Ind i a.  Em a il: res m an j u @g m a il.co m       1.   INTRODUCTION   I ndu ctio n m o t o r   fo r  m a n y  year h a been re garde d  as t h workhorse  in  i n d u st ri al  a ppl i cat i ons.  I n  t h e   last few d ecades, th e indu ctio n m o to h a ev o l v e d fro m   bei n g a  co nst a nt  s p eed  m o t o r t o  a  vari a b l e  spee d ,   v a riab le to rque m ach in e. Its evo l u tion   was ch alleng ed  by th e easin ess o f  con t ro llin g a DC m o to at lo po we r ap pl i cat i ons Whe n  ap pl i cat i ons  req u i red l a r g e am ount of  p o w er  and  t o r q ue, t h e i n d u ct i on  m o t o r   becam m o re  efficient t o   use .  Recent  adva nce m ents in   power electronic s  has   pave d t h e way t o   provide t h e   v a r i ab le vo ltage, v a r i ab le fr eq u e n c y dr iv es ( VVV F), th u s o f  an  inductio n  m o to r   has in cr eased   [1 ]- [4 ].   Th ree ph ase dc/ac v o ltage so urce i n v e rter (VSI) is  u s ed  ex ten s i v ely in  ind u c tion   m o to r d r i v es  an d the  cont rol l a bl fr eque ncy  a nd a c  v o l t a ge m a gni t ude s are  o b t a i n ed em pl oy i n g  va ri o u pul se wi dt h m odu l a t i o n   ( P W M )  str a tegies [ 5 ]-[9 ].  The PW M  th eo r y  w a s adv a n ced in  th 1 960 s.   Th po pu lar mo du latio n techn i qu u s ed  in  co mmu n i cation  field was broug h t  in to  th e a p p licatio n  of  pow er co nv er ters. Th e Sinu so id al  PW M   (SP W M )  t ech n i que  has  bee n   appl i e d  i n  i n v e rsi o n si nce  1 9 7 0 s,  m a ki ng  t h e pe rf o r m a nce o f  i n ve rt er  great l y   im pro v ed a nd  bei n g wi del y  sprea d . T h e p r i n ci pl e o f  P W M  cont r o l  i s  t o  co nt r o l  t h e o n - o f f  st at es of  po we el ect roni swi t ches i n   or der  t o   obt ai n  a se ri es o f   pul se  wa ves  wi t h  sam e  am pl i t ude  but   di ffe re nt  wi dt h .   Whe n   an  in du ction  m o to r is fed  by su ch  a PWM co n t ro lled  VSI, th e lin e cu rren t b e co m e s a d i sto r ted   wav e fo rm   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PED S    I S SN 208 8-8 6 9 4       C o rro b o r a t i o n   of  N o r m al i z ed  Least  Me a n   Sq uar e B a se d A d apt i ve  Sel ect i ve C u rre nt  ( P  Avi r aj a m anj ul a)     17 9 [1 0] . T h e r ef or e t i m e -harm oni cs i n fl ue nce  t h e m a gne to-m otive force  and i n crease  the  harm oni cs wit h   m i sm at chi ng  o f  ai r- ga p pe rm eance [ 1 1] . O w i n g t o   radi al   m a gnet i c  fo rce s  cause d by  t h e harm oni cs, t h e co re   an d   ro to r system ex p e rien ce l a rg v i bration s . Th b a sic PWM strateg y   help s in   filterin g  th e h a rm o n i cs easily.  Whi l e  an i nge ni o u s P W M  st rat e gy  can  pre v ent   ob ject i o n a bl e ha rm oni cs fr om  appeari ng i n  l i n e cu rr ent .  T h e   unprecede n ted  growt h  of power electronics i s   m a inly due  to de velopm ent in control  and digital platform [12].  Th at is p e rfo r man ce i m p r ove m e n t  in  po wer conv erters are  m a in ly in  co in in g  an  im p r ov ed   PW M t h eo ry and  success f ully im ple m enting in a digita l platform . The im ple m entation is su pporte d  by a host  of sim u lation a nd  interface s o ftware tools and  proces sors. Matlab   bac k e d  SIMULINK t o ps  the powe r elec tronics sim u lation in  ed u cation a l institu tio n s  [13 ] , [1 4 ] VisSim  is also  in  t h is  influ e n tial gro u p .   Th ere   h a v e    been    q u ite a   nu m b er    of  success f ul work  on sim u lating  el ectrical   machines, powe r  syste m a nd  power  electronic  networks by  u s ing    th  soft ware m e n tio n e d   abo v e ,   surpri sin g l y  t h e   VisSi m   h a d  littl e atten tio n [1 5 ] Th po ten tiality o f  faster conv erg i ng   of th n o rm alized  least m ean  sq u a re (NLMS) algorith m  o v e the LMS al gorith m  has  been  indicated  [1 6 ]-[ 17 ].   A l so  a ver y  sim p le  m o d e l fo r th e in pu t sign al  v ector s th at  great l y  sim p l i f i e s anal y s i s  of t h e co n v er g e nce be ha vi o u r  o f  t h e LM S  and  NLM S   al go ri t h m s  has bee n   pr o pose d A g e neral i zed  no r m al i zed gradi e nt  descent  ( G NG D) al g o r i t h m  for l i n ear fi ni t e -i m pul se respo n se  (FIR ) ad ap tiv e filters h a s b e en  in trodu ced .  Th e GNGD  rep r esen ts an  exten s ion  o f  th NLMS algo rit h m  b y   mean s of an   ad d ition a g r ad i e n t  ad ap tiv e term  in  th d e no m i n a to r of t h e learn i n g  rate of  NLMS [1 8]. An   al go ri t h m  has been s h ow n f o r hi g h l y  n o n - st at i onary  i n t e r f e rence si gnal s ,  whe r e p r evi o us g r a d i e nt -a d a pt i v learn i ng   rate alg o rith m s  fail. Th propo sed in terfere nce-norm alized least  m ean  sq uare  (I NLM S ) alg o rithm   extends the gradient-a da ptive learning  rate  approac h  to the case where  th e si gnal s  ar e no n-st at i o nar y  [19] .   Perform a nce of noise cancell e r with DSP proces sor,  TI  TMS3 20 C 6 713  u s ing  th e LMS, N L MS and V SS- NLM S  al go ri t h m s  has bee n  i nve st i g at ed  [2 0] . A  m odi fi ed  NLM S  al go ri t h m  has bee n   pr op ose d   whi c has t h e   ability of handling inse nsitive to the  tim e  variations of the input dy na m i cs [21]. T h e MATLAB  has  been a  success f ul  numerical tool to sol v non-line a r diffe re ntial  equations   and  powe electronic  sim u lations can be   carri ed  o u t  by  devel opi ng s y st em  di fferen t i a l  equa t i ons .  Sim u l a t i on o f  p u l s e wi dt h   m odul at i o n ( P W M )   i nve rt ers  usi n g  M A TL AB  ha s bee n  d o n e b a sed  on  di f f er ent i a l  equat i o n s  usi n fu nct i o n “o de 23 ” [ 2 2 ] . Th e   m a xim u m  po wer  p o int trac kin g  (M PPT ) f o r t h e m a them a t i cal l y   m odeled s qui rrel - ca g e  i n d u ct i o ge nerat o r   (SC I G)  wi n d   po we r ge ner a t i on  sy st em  has been  i m pl ement e d i n  Vi sSi m  wi t h  t h e d o ubl e l o o p   of c ont ro l   syste m  [23].  Th e con t ribu tio n of earlier research in  selectiv e h a rm o n i c eli m in atio n  is m a in ly o n  vo ltage h a rm o n i el im i n at i on  w h i l e  t h per f o r m a nce en hanc em ent  of  d r i v e  de pen d s l a rge l y / di rect l y  on  cur r ent   ha rm oni cs.  A   adapt i v e sel ect i v e cur r e n t  har m oni c el im i n ati on p u l s e wi dt h m odul at i on i s  devel ope d an d t e st ed f o r i n d u ct i o n   m o to r d r i v e fed  fro m  v o ltag e  sou r ce inv e rter (VSI). Th dev e lop e d ad ap t i v e  filtering  al g o rith m  req u i res on l y   t h e val u es  of  fr eque nci e s t o  b e  el im i n at ed. The c o r r o b o rat i on  o f  t h p r o p o se d sc hem e  i s  do ne i n  t h p r ot ot y p e   VSI  fee d i n g i n duct i o n m o t o usi n di gi t a l  si gnal   pr ocess o r  (D SP)  TM S3 20 L2 8 12  [2 4] The ef f o rt  i n   wri t i n g   DSP  co de is  largely  re d u ced  t h r o ug VisSim TM  so ftwa re.       2.   VISS IM   VISSIM m ean s v i su al sim u latio n .   It is in t e rfaci n g  s o ft w a re bet w een  D SP co nt r o l l e and  pe rs onal   co m p u t er. It was fo und  in  1 989  and  d e velo p e d  in  co ll ab oration  with Un ited  Tech no log i es. VisSi m  is a   m a t h em at i c al  m odel i ng e n v i ro nm ent  for   devel opi ng   no n-l i n ea dy na m i c sy st em  sim u l a t i ons.  Vi sSi m   provides a  m e ans  by  whic syste m s can be created wit h   bloc diagrams, c o nnected by wires, in a  way tha t   would  be done  on a piece of  paper, but then processe s the  m a the m a tica l  operations re prese n ted  within the   bl oc k di ag ram   i t e rat i v el y  over a t i m e  range.  Vi sSi m  al l o ws  t h e devel ope r t o  st ruct ure  m odel s  hi erarc h i cal l y   whi c h rea d i l y  l e nd s i t s el f t o  creat i ng "t op  do wn" m odel s u s i ng  fu nct i o n b l ocks t o   re pres ent  com pone nt s an d   su bsystem s . T h ese can  th en   b e  broug h t  togeth er to  pro duce larg er, m o re co m p lex   m o d e ls. VisSim  p r ov id es  bl oc k " p ri m i ti ves" f o b u i l d i n g sy st em s.  Vi sSi m  i s  a sim u l a t i on en vi r onm ent  w h i c h  ha ndl es m i xed c ont i n u ous and  di sc ret e -t i m e el em ent s   w i t h  a  g r a p h i c a l  u s e r  i n t e r f a c e .   W i t h   t h e   a i d   o f   M S   V i s u a l   B a s i c   p r o g r a m ,   a    m e n u   i s   p r e p a r e d   t o     cl assi fy  t h po wer   el ect ro ni c   net w o r k s . T h i s   m e nu i s  di sp layed    on   t h e  scr e en ;  t h us  user  can easily   select the type  of the power el ectro nic system .  VisSim   is a n  easy-to-use , yet p o w erfu l so lu tion  fo r accu r ately  m odel i ng a n d   sim u l a t i ng m o t i on a n d m o t o r c ont rol   sy st em s. Vi sSim / M ot i o n  c onsi s t s   of  a c o m p rehe nsi v e   m o t i o n  con t ro l  b l o c k  lib rary, wh ich  in clud es  m o to rs, am p lifiers, filters, co n t ro llers,  lo ad s, sen s o r s, sou r ces,  and t r a n s f o r m s . The de si g n  o f  a sy st em  i nvol ves i n  si m p l y  sel ect i ng an d t h en co nn ect i ng  sy st em  co m ponent s .   Lat e r,  wi t h  t h e  p u s h   of  a  b u t t o n ,  t h e si m u l a ti on  can  be  r u and  t h e  sy st em  be ha vi or  m a y   be  n o t i ced.  Th ere i s   anot her a d vant age  of  havi n g   dy nam i c sim u lat i on s o ft ware  t h at  t h e real  t i m e cont r o l  can  be ac hi eve d  t h r o ug h   the interface hardware  without any low-le vel language . In Figure 1 the VisSim   m odel of the three  phase   in du ctio m o to r d r iv is p r esen ted .    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -86 94  I J PED S    Vo l. 6 ,  No . 1 ,   Mar c h  2 015    17 –  18 18 0     Fi gu re  1.  S p ee d C ont r o l   of  I n duct i o n M o t o r       3.   PROP OSE D  NLMS   BA SED AD APTI V E   SHE   As s h ow n  i n  t h e a b ove  Fi g u r e 2  t h e i n vert e r   had  P I  c ont ro l l e r U _ re f o dc  b u vol t a ge  co nt r o l  a n d   t w o P I  re g u l a t o rs  I q1 a n d I d 1 i m pl em ent e d i n  sy nc hr on o u s re fere nce  fr am e for c u r r e n t  cont r o l .  R e fe rence   angl fo r ge ne r a t i on o f  si ne a nd c o si n e  f unc t i ons wi t h  fre q u ency   of  fu n d a m ent a l  co m p o n ent  a nd  fre q u e nci e of fi ft h an d sev e nt h ha rm oni cs i s  creat ed by   a phase l o ok l o op ( P LL ) bl oc k. Si ne an d cos i ne com pone nt s wi t h   fund am en tal freq u e n c y are ph ase lo ck ed  w i th  u tility  v o ltag e  and  are u s ed  for statio n a ry to  syn c h r onou s (an d   vi ce versa )  re f e rence f r am es  t r ans f o r m a ti on s. Si ne an d co si ne com pone n t s wi t h  fi ve an d seve n t i m e hi g h er   fre que nci e s a r e  use d   fo r sel e c t i v e ha rm oni c el im i n at i on.  Sa m p l e  current Ia,I b, Ic   fr om  the st at i o nary  ( a ,b, c )   referen ce  were tran sform e d  in to  two  phase q , d  statio nary  re fere nce  fram e  (bloc k  3/2) a n d the n  into   syn c hr ono us fra m e  I q ,I d (b lo ck  s/e) [25 ] - [ 2 6 ] Th e co nv en tion a l p a rt o f  con t ro l wo rk s as fo llows: vo ltag e  regu lato U_ reg   d e p e nd ing  on   d c  bu voltage e r ror c r eates an active curre nt re ference Iq*. Fo unity  po we r fa ctor reactive c u r r ent re fere nc e Id * is  kept  zer o. PI  cur r ent  re gul at ors m a i n tain a n  avera g e val u e of fee d bac k   curre n ts Iqe  and Ide equal  to the  avera g e val u e s  of c o r r esp o ndi ng  refe renc es. O u t p ut s o f  cur r e n t  reg u l at ors are t r a n sf orm e d fi rst  from   sy nch r o n o u s  to statio nary   re fere nce  fram e  (bl o ck  e/s) a n d the n   fr om  two - p h ase  ( q , d )  to th ree  p h ase  (a, b ,c )   sy st em  and wri t t e n i n t o  P W M  cont r o l  t h e i n vert er . The c o m ponent s co nt ri b u t e d t o  P W M  from  ASHE  bl ock s   will create v o ltag e  at th e ou tpu t  of th e i n v e rter  w ith  am p l itu d e s and p h a se ang l es as n e ed ed  t o  can cel  h a r m o n i c  co mp on en ts  fro m t h e  lo ad  cur r e n t s .             Fig u r e  2 .   Propo ased  N L MS basedA SHE  sche m e   f o VSI   Fi gu re  3.  The  s t eps i n v o l v e d  i n  t h e  p r op oase d S H E - PW M     U_reg   Iq 1   Id 1                   s                 3    q,            a,b,c   2x   MF _ASHE  W                   s  u a u b u c i a   i b  i c   R ,L U dc U dc   i e d   i e q   i s q   i s d   U U + + _   _     i * d   i * q     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PED S    I S SN 208 8-8 6 9 4       C o rro b o r a t i o n   of  N o r m al i z ed  Least  Me a n   Sq uar e B a se d A d apt i ve  Sel ect i ve C u rre nt  ( P  Avi r aj a m anj ul a)     18 1 3.1.   Hardwar e  Implementation          Fi gu re  4.  Lay o u t  f o r  ha r d wa r e  im pl em ent a t i on   Fi gu re  5.  P hot og ra ph  o f  e xpe ri m e nt al  set up          Fig u r e   6 .  N L M S  algo r ith m  in   V I SSI M   w i ndow              Fi gu re  7.   W e i g ht  u p d at e i n  N L M S  al g o ri t h m   Fi gu re  8.  Er ro r  fr om  NLM S  a l go ri t h m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -86 94  I J PED S    Vo l. 6 ,  No . 1 ,   Mar c h  2 015    17 –  18 18 2 The l a y o u t   of t h pr o pose d  s y st em  i s  show n i n  Fi g u r e  4 .   The e x peri m e nt al  set up  fo r t h e Ha rd war e   i m p l e m en tatio n  o f  SHEPWM strateg y  is  sh own  in  Figure  5 .  It m a in ly  co n s ists o f  an u n c o n t ro lled  rectifier,  DC lin k  filter, App licatio n  Sp ecific In tellig en Power Mod u l e (ASIPM) an d  Tex a s TMS3 20 LF281 2 DSP  Pro cesso r.  Gat i ng  pul ses f o r t h e i nve rt er s w i t c hes are ge ner a t e d by  DSC  cont rol l e r an d 0 . 2 5 k W 41 5 V 50 H z   th ree  ph ase  Ind u c tion  m o to is u s ed  as lo ad. Th NLMS   based  ad ap tiv alg o rith m  is sch e m a t i zed  in   VISSIM   and t h e n  d o w nl oa ded t o   pe rso n al  com put er. The  devel ope d schem a t i c i s  di agram m ed i n  Fi g u re  6. The   represen tativ weigh t  upd ate  is p r esen ted  in  Fig u re  while the error is i ndi cated in  Figure  8.     3. 2.   W ave f o r m a nd C o mp ari s o n          Fi gu re  9.  DC  l i nk  v o l t a ge a n l i n e v o l t a ge  ( ab V     Fi gu re 9 s h o w s t h e dc l i nk vol t a ge a nd  o u t p ut  l i n e-l i n e  vol t a ge  al on g wi t h  t h e dc  l i nk v o l t a ge.   Fig u re  1 0   d e tails ab ou t th e R-Phase lin e curren wh ile  NL M S  al go ri t h m   i s  i n  pr ocess .   Fi gu re  11 s h o w s R - Phase line current whe n  NL MS algor ithm   reache d  optimum  point and  corr es ponding harm onic spec trum  is   illu strated  in Fi g u re  12 . Tab l 1  sh ortens th e resu lts  of  bo th  si m u latio n  and   h a rdware  fo r co m p ariso n   Fi gu re  1 0 O u t put  c u rre nt  w h i l e LM S al g o ri t h m  i s  i n  pr oces     Figure  11. R - phase   line c u rre n t whe n   LMS   algorithm  reach es optim u m   point     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PED S    I S SN 208 8-8 6 9 4       C o rro b o r a t i o n   of  N o r m al i z ed  Least  Me a n   Sq uar e B a se d A d apt i ve  Sel ect i ve C u rre nt  ( P  Avi r aj a m anj ul a)     18 3     Figure  12.   R-phase line  curre nt whe n   NLM S  algorithm  re ach es op ti m u po in t       Tabl 1. C o m p ari s o n   of  si m u lat i on a n d  ha r d ware  res u l t s      Si m u lation  Hardware   I 5  I 7  THD   I 5  I 7  THD   % of I 1   % of I 1  %    W ithout ASHE      19. 82     14. 41     109. 06     22. 12     14. 81     113. 26   W ith  ASHE  1. 29  1. 50  75. 86   2. 09  1. 77   77. 44       4.   CO NCL USI O N   The c o ncept   o f  p u l s wi dt m odul at i on  ha s bee n   bo rr o w ed f r o m  co m m uni cat i o n e ngi neeri n g  an i n v o l v e d  i n   p o w er c o nve rt ers ,  pa rt i c ul arl y  i n  v o l t a ge  so ur ce i nve rt ers.  A  ho st  o f  P W M   t echni q u es  ha v e  bee n   devel ope d a n d  i nvest i g at e d These t e c hni q u es  have  t h ei speci fi ob ject i v e an pri n ci pl e t o war d s sa t i s fy i n g   t h ei r ap pl i cat i o n .  C u rre nt  ha rm oni elimination techniques are class of  PW M techniques whic h are  direct   way to enha nce the  pe rformance of  dri v es.  NLMS  al g o rith m  b a sed ad ap tiv on lin e cu rren t h a rm o n i el im i n at i on t e chni que s i s  p r op ose d  a nd  si m u l a t e d i n   M A TL AB software. It is e v idenced that sel ected  harm oni cs c u r r ent   ha rm oni cs (fi ft h a n d se v e nt h )  a r e s u p p r esse bel o 2%  of  f u ndam e nt al . T h e sy st em  i s   im pl em ent e d i n   har d ware  usi n g  V I SS IM  s o f t ware a n DSP  TI  TM S3 2 0 L 2 81 2.       REFERE NC ES   [1]   Bos e     BK   P o w e r    El ec tronics  V a riab le  F r eque nc y D r ives IEEE  P r e s s . New Y o rk. 1997; 400-4 53.  [2]   AMHava, R Kerkman, TA Lipo. A High-Pe rform ance Generalized Discon tinuous PWM  Algorithm.  IE EE  Transactions on  Industry Applica tions . 1998 ; 34(5 ) [3]   G Nara y a n a n,  VT Ranganath a n . Triang le- c om pa rison approac h  and space-ve c t or m odulation.  Journal of Indian  Institute  of  Sc ien ce.  2000; 80: 40 9-427.  [4]   F G  Turnbull,  S e le cted  harm oni c redu ction  in s t ati c  d c -a c inv e rters .   I E EE Transactions on C o mmunication a nd  Electronics.  196 4; 83: 374-378.  [5]   HS Pa t e l ,  R G  Ho f t .  Ge ne r a li ze d t e c h ni q u e s o f  ha r m o n i c  el i m ination and  voltage control in th y r istor inverters: P a rt  II-Voltage con t r o l Techniqu es.  I EEE Transactio ns on  Industry Applications . 197 4; IA(10): 6 66-6 73.  [6]   HS Patel,  RG H o ft. Gen e ra liz ed  techn i ques of  ha rm onic el im in ati on and vo ltag e   c ontrol in  th yr isto r inver t ers:  Part  I- Harm onic el im ination .   I EEE Transactions on In d u stry Applicatio ns.   1973; IA(9): 310-317.  [7]   J Pitel, SN Talukdar ,   P Wo od. Char acterization  of progr amme d-waveform pulsewi dth modulation.  IEEE  Transactions on  Indus try Applica tions.  1980 ; IA( 16): 707-715.  [8]   Vassilios G Agelidis, Anast a sios I. Bal ouktsis,  and Calum  Cossar. On Attaini ng  t h e Multip le Solu tions of Select iv Harmonic Elimination PWM Three- Lev e l Wa veforms Through Function Minimization.  I E EE Tractions on  Industrial Electronics.  2008 ; 55( 3): 996-1004.  [9]   Joachim Holtz.  Pulse width mo dulation–A survey IEEE Transactions on Industrial Electronics , 1992; 39(5): 410- 420.  [10]   Hava AM, R  Kerkman, TA Lipo.  A High-Performance Generalized  Discontinuous PWM Algorithm.  IEEE   Transactions on  Industry applica tions.  1998 ; 34(5 ) : 1059-1071.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -86 94  I J PED S    Vo l. 6 ,  No . 1 ,   Mar c h  2 015    17 –  18 18 4 [11]   C Risnidar, I  Daut, H S y afru ddin, N  Hasim. Influen ce of  Harmonics in  Laborator y  due to  nonlinear  Lo ads.  International Jo urnal of  Power  Electronics and   Drive Systems . 2 012; 2(2) 219 -22 4 [12]   S Jeevananth an, R Nandhakumar and P Dananjay an. Inv e rted  s i ne car rier for f undamental for t ification in PWM  inverters and  FPGA ba sed implementations.  Serb ian Journal of Electri cal Engin e ering  ( S JEE) .  200 7; 4(2).  [13]   Logue D, Krei n T Philip.  Simulation of Electric Machinery and Po wer electronics Interfacing Using  MATLAB/SIMULINK . Proceed in gs of COMPEL’2000. Bl acksbur g Virgini a , USA. 2000;  34-39.    [14]   VisSim User Gu ide,  Visual Solu t ion Inc.  2005 [15]   V Vis w anathan,  S  J eevanantha n . S i m u lation of Elec tr ic Driv es using VisSim Software: A Stud y  on Toolbo Development.  P r oceedings of  Int e rnational Conf e r ence on In tel lig ent Design and  Analysis of  Engi neering Produc t s Systems and Co mputation ( I DA PSC-10) . Sri Kri s hna College of Engineering and  Technolog y ,  Co imbatore, INDIA .   2010; 50   [16]   Dirk TM Slock .  On th e Conv ergence B e havior  of th LM S  and  the  Norm ali zed  LM S  Algorithm s IEEE  Transactions  on Signal Processin g . 1993; 41(9): 2 811-2825.  [17]   PE An, M Bro w n, CJ Harris. On the Conver g ence R a te  Per f ormance of th e Norm alized Least- Mean-Square  Adaptation.  IEEE Transactions  on Neural N e tw orks . 1997; 8(5): 1211-1214.  [18]   Danilo P Mandic.  A Gene ral i ze d Norm alized Gradien t  Des cent  Algorithm .   IEEE Signal Proces sing Letters . 2004;  11(2): 115 - 118.  [19]   J ean-M arc Va lin , Iain  B Coll ings . Inte rferen ce-N o rm alized  Le as M ean S quare Al gorithm .   IEEE S i gnal Processing   Letters . 2007 ; 14 (12): 988-991 [20]   Boo-Shik R y u, J ae-K y un Lee, Jo onwan Kim, Chae-Wook Le e. The Performance  of an ad ap tive n o ise can celler with   DSP processor.  Pr oceed ings  of  40th IE EE Sou th -eas ter n  Sympos ium on Sys t em T h eor y .  University  of New Orleans  New Orleans, LA, USA. 2008; 4 2 -45  [21]   Monia Turki-Hadj Alouane. A Square  Root Norm alized  LMS Algorithm  for Adaptive Id entif ica tion with No n- Stationar y  Inputs.  Journal of Co mmunications a nd Networks.  20 07; 9(1): 18-27.  [22]   LK Wong Frank, HF Leung , P e ter  KS Tam. F a st  Simulation  o f  PWM Inverter s using MATLAB.  Proceeding s of  IEEE Internatio nal Confer ence on  Power Electr onics  and Drive  Systems ( PEDS'99) , Hong Kong. 1999.  [23]   Wu Dinghui, Li Yuanlong, Ji Zhicheng . Modeling and MPPT C ontrol of Squi rrel-cage Inductio n  Generator Wind  Power Generation Sy ste m  via VisSi m .   Proceedings of IEE E  Internati onal  Chinese Control and Decision  Conference ( CCDC 2009) . 2009; 48-53   [24]   K Vinoth kuma r , S Suresh ku mar, Kishore Redd y .  Impl emen tation of Scalar  Control Techn i que in SVPWM  Switched Three-Level Inverter  Fed I nduction motor Using  DSP Controller.  International  Journal of Power  Electronics and   Drive Systems . 2 011; 1(2): 83-93.  [25]   S  S a ngeetha, C H  Venkates h , S  J eevanan than . S e le ctiv e Current  Harm onic Elim i n ation in a Curr ent Controll ed DC- AC Inverter Drive S y stem using LMS Algorithm.  Proceed ings of International  co nf erenc e  on Computer Applica t i o n   in El ectri cal En gineering  Rec e n t  Advan ces ( C ERA-2009) . Indian Institute of Technolog y ,  ROO R KEE, 19th  to 2 1 st.  2010. 333   [26]   T Suresh Padma n abhan, M Sudhakaran ,  S Jeevan anthan . Se lectiv e Current Harmonic Elim in ation  in an AC Voltage  Controller Driv e Sy stem using LMS Algorithm.  Pr oceed ings  of 46th Inter nation a l Univer s iti es ’ Power  Engine er ing   Conference ( U PEC 2011) . South  Westphalia University  of  Applie d Scien ces, Soest, German y .  201 1; 169.      BIOGRAP HI ES OF  AUTH ORS       P.Avirajamanju la obtain e d her B.E degree in El ectronics and Communication En gineer ing in 1998   from Bharathidasan University Trich y , India, M . Te ch. d e gre e  in  P o wer Elec troni cs  and Drives  in  2002 from  SASTRA University, Thanjavur, In dia.  She is curr ently  working as an Assistant   Profe ssor a t  Pe riy a r Ma nia mma i Unive r sity , Th anjavur , India.  She has publish e d two r e sear ch  papers in Intern ation a l Journals. He has pres en ted two pap e rs in National C onferences. Her  research  in terest s are  in FACTS,   m u ltileve invert ers and  H y br id E n erg y  S y s t em     P.Palaniv e l obtained his B.E d e gree  in Electr ical  and Electro nics Engin eerin g in 1998 fro University  of M a dras, M.E degr ee in Power  Elect ronics and Driv es in 2004 from Anna University,  Chennai, Ind i and Ph.D.  in 201 2 from SRM Univer s i t y ,   Chenn a i.   He is  current l y  working as  a  P r ofes s o r at the  M . A.M .  Coll eg e of Engin eer in g,  Tiru chir appalli, Ind i a. He has published ten  research p a pers  in Interna tion a l Journals. H e  has presented five papers  in Internation a conferen ces. His  research in teres t s are in power  qualit y,  FACTS, m u ltileve l inver t ers and resonant  inverters.          Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.