Machine Learning Integration in Power Electronics
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Nature Singapore Jan 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Introduction to Machine Learning in Power Electronics.- Fundamentals of Machine Learning.- Integrating Machine Learning with Power Electronics.- Machine Learning Methods for Control of PMSM Drives.- Machine Learning for Fault Detection.- Recommendations and Best Practices.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 172 pp. Englisch.
N° de ref. del artículo 9789819538447
- Título
- Machine Learning Integration in Power Electronics
- Autor
- Hasan Ali Gamal Al-Kaf
- Editorial
- Springer, Springer Nature Singapore Jan 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9819538440
- ISBN 13
- 9789819538447
- Peso del artículo
- 428 gramos
- Dimensiones
- 241x160x16 mm
This book provides a comprehensive guide for integrating machine learning techniques to enhance power electronic systems, with a focus on real-time applications, fault detection, and advanced control systems. Machine learning applications in power electronics delve into the transformative potential of machine learning in the field of power electronics. It is designed for professionals, researchers, and students who seek to leverage machine learning to address complex challenges and optimize performance in power electronics. The book explores the synergies between machine learning and power electronics, highlighting the importance of these technologies in industries such as renewable energy, electric vehicles, and industrial automation. It provides practical insights into implementing machine learning solutions, covering essential concepts, algorithms, workflows, and real-time deployment. Readers can gain valuable knowledge on integration strategies and advanced applications, including control of permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives and fault detection in neutral point clamped (NPC) inverters. Additionally, the book offers best practices for selecting appropriate machine learning methods, such as integrating physics-informed models, utilizing lightweight neural networks, ensuring transparency with explainable methods, and employing conformal prediction for reliable outcomes. Beyond practical guidance, this book presents innovative ideas from recent literature, showcasing cutting-edge applications and future research directions. With its practical focus, detailed methodologies, and forward-looking insights, this book is an essential resource for anyone looking to harness the power of machine learning to drive innovation and improve system performance in power electronics.
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Acerca del autor
Hasan Ali Gamal Al-kaf received the B.S. (Hons.) degree in electronic engineering and the M.S. degree in electrical engineering from Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Johor, Malaysia, in 2016 and 2018, respectively. He is currently pursuing the Ph.D. degree in electrical and computer engineering at Ajou University, Suwon, Korea. His main areas of research interests are power electronics, motor drives, multilevel inverters, artificial intelligence, and machine learning.
Prof. Kyo-Beum Lee received the B.S. and M.S. degrees in electrical and electronic engineering from Ajou University, Suwon, Korea, in 1997 and 1999, respectively. He received the Ph.D. degree in electrical engineering from Korea University, Seoul, Korea, in 2003. From 2003 to 2006, he was with the Institute of Energy Technology, Aalborg University, Aalborg, Denmark. From 2006 to 2007, he was with the Devision of Electronics and Information Engineering, Jeonbuk National University, Jeonju, Korea. In 2007, he joined the Department of Electrical and Computer Engineering, Ajou University, Suwon, Korea. He is Associate Editor of IEEE Transactions on Power Electronics. His research interests include electric machine drives, renewable power generations, and electric vehicle applications.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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