Robust control methodologies for dc/dc PWM converters under wide changes in operating conditions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a comparative study on the subject of robust control of dc/dc PWM converters is presented. Considering a wide range of possible changes for the converter's operating conditions, robust control of dc/dc PWM converters using some state of the art robust controllers i.e., H∞, µ, and fuzzy controllers is studied. The system under study is a CUK converter as a non-linear, variable structure, and non-minimum phase plant with complex and potentially chaotic behavior. The results confirm successful performance of the H∞ and µ controllers in providing wonderful robustness to even wide changes in the operating point. The results also prove that in compare with the H∞, the µ controller can by far provide superior results. As will be shown, while the results are quit interesting, the ability of such linear controllers is restricted to the situations where a linear model for the under study system is considered. They may fall down to control the exact physical system, especially where the large signal behavior of the converter is studied. To overcome the aforementioned issues, a simple robust fuzzy controller accompanied with a non-linear / time varying feed-forward controller is proposed. The results clearly prove the relative superiority of fuzzy controller design framework, which lead to a non-linear controller, to overcome the stability issues of the complex dc/dc converters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».