A DSP-Based Implementation of a Nonlinear Model Reference Adaptive Control for a 1.5 kW Three-Phase Three-Level Boost-Type Vienna Rectifier
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the design and implementation of a model reference adaptive control (MRAC) applied to a three-phase three-level boost-type Vienna rectifier are presented. The proposed adaptive controllers are designed for inner loops, targeting to balance partial output DC bus voltages, while maintaining unity power factor and minimum AC line currents harmonics. The dqo nonlinear multiple-input multiple-output (MIMO) state space model of the rectifier is first over- parameterized. Then, the controllers are designed based on adequate input-to-output linearization and Lyapunov-based parameters adaptation scheme, with a view to track the reference model and compensate the system parametric variations. The outer voltage loop is set consequently, assuming fast inner loops dynamics. The proposed control law is designed in Simulink/Matlab and executed in real- time on a 1.5 kW laboratory prototype using the DS1104 controller board of dSPACE. The experimental results are given under various operating conditions, including steady state operation at different power levels, unbalanced DC load steps, temporary phase loss and plusmn30% AC supply voltage dip/swell. The proposed control law ensures low output voltage ripple, minimum AC line-current THD, small overshoots and fast settling times, face to a wide clan of disturbances.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».