Sensorless nonlinear control of a three-phase/switch/ level Vienna rectifier based on a numerical reconstruction of DC and AC voltages
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a nonlinearity-compensation control scheme is used in combination with an extended Kalman filter estimation algorithm, in order to ensure AC current shaping and DC voltages regulation for a three-phase three-wire Vienna converter. This approach aims to reduce the high number of sensors, needed by the traditional nonlinear control approach, thus reducing realization costs and improving circuit reliability. For this aim, source and DC loads voltages are numerically reconstructed by an extended Kalman filter, based on the converter averaged model. Consequently, only two current sensors may be used in the circuit, versus 10 sensors for the conventional method. A multi-loop nonlinear control technique is, then, applied to the rectifier, using the estimated voltages instead of the measured ones. The measured currents and the estimated partial DC bus voltages are controlled via inner loops. The total output DC bus voltage is regulated in an outer loop, based on power balance consideration. The proposed method is experimentally verified on a 1.5 kVA prototype of the rectifier, using the DS1104 controller board of dSPACE and real-time workshop of Matlab. It is proved that the implemented nonlinear observer exhibits high estimation precision within acceptable response time, thus ensuring very satisfactory operation of the converter in steady state.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».