An adaptive current mode fuzzy logic controller for DC-to-DC converters
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a new fuzzy logic controller (FLC) using inductor current feedback for significantly improving the dynamic performance of DC-to-DC converters. Inductor current plays an important role in high performance DC-to-DC converter control and FLC is suitable to deal with time-varying nonlinear nature of power converters. Based on the feedback of the inductor current, the new control method combines the merits of both the conventional FLC and current mode control. The dynamic performance of power converter system is improved. Furthermore, in order to enhance system robustness and adaptability, a new nonlinear configuration called extended state observer (ESO) is developed. By using ESO, the influence of load disturbances and parameter changes are precisely estimated and compensated without accurate knowledge of converter parameters. Simulation results have demonstrated that the proposed methods ensure good robustness and adaptability under modeling uncertainty and external disturbance, such as load current variation, supply voltage changes and converter parameter changes. It is concluded that the proposed topology produces substantial improvement of dynamic performances such as small overshoot, more damping and fast transient time under different operating conditions. In addition, small signal frequency response analysis demonstrates that by using the proposed FLC, the bandwidth and phase margin of the closed loop system have been significantly increased.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».