الرئيسية › دليل الباحثين › Mehdi Baghli
Mehdi Baghli
الانتماء : Université Djilali de Sidi Bel Abbès
- 3منشورات (انتماء جزائري)
- 4مجموع المنشورات
- 29الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى Mehdi Baghli 3 منشور(ات) مفهرسة (2013–2019). تُنشر أعماله أساسًا في «Energies»، «Prognostics and System Health Management Conference» و«Dépôt Institutionnel de lUniversité de Tlemcen». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Three-Level NPC Inverter Incipient Fault Detection and Classification using Output Current Statistical Analysis» (2019)، وقد استُشهد به 22 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 2 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في فرنسا، الصين.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Machine Fault Diagnosis Techniques
- Multilevel Inverters and Converters
- Fault Detection and Control Systems
- Adaptive Control of Nonlinear Systems
- Sensorless Control of Electric Motors
المنشورات (3)
- Three-Level NPC Inverter Incipient Fault Detection and Classification using Output Current Statistical Analysis
- Three-Level Inverter Fault Detection and Diagnosis Using Current-Based Statistical Analysis
- Commande d’un moteur asynchrone triphasé basée sur l’approche des modes glissants avec observateurs de flux et de vitesse
مجلات النشر
- Energies × 1
- Prognostics and System Health Management Conference × 1
- Dépôt Institutionnel de lUniversité de Tlemcen × 1
المنشورات حسب السنة
- 20191
- 20181
- 20131
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université Paris-Saclay · Centre National de la Recherche Scientifique · Laboratoire de Génie Électrique et Électronique de Paris · Sorbonne Université · CentraleSupélec
بلدان المؤلفين المشاركين : فرنسا · الصين
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.