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Enregistrement W2411424853

New digital control algorithms for high performance dc-to-dc converters

2005· article· en· W2411424853 sur OpenAlexaff
Feng Guang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersDuty cycleDigital controlControl theory (sociology)Robustness (evolution)Computer scienceEngineeringElectronic engineeringVoltageControl (management)Electrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the high power consuming characteristic of the next generation processors, the regulation requirement for power converter systems becomes more and more demanding in industry. Since it has the advantages of good programmability, flexibility and reliability, digital control system has the potential to achieve high performance control of DC-to-DC converters. The motivation of this research is to explore new digital control strategies for DC-to-DC converters to achieve high dynamic performance control. Four advanced digital control algorithms are explored in this thesis. The first new digital control algorithm for DC-to-DC converter is current mode fuzzy logic controller (FLC). Using the inductor current feedback in FLC, the proposed algorithm combines the merits of current mode control and fuzzy control. Simulation and experimental results verify the effectiveness of the proposed method. Secondly, extended state observer (ESO) is proposed to further improve the dynamic performance under load change. Based on nonlinear feedback, ESO can accurately estimate and compensate for the system external and internal disturbance, such as load change and parameter variation. Experimental results show that the proposed current mode FLC with ESO has improved the dynamic performance under load current change a lot and achieves the robustness to the system parameter variation. To achieve the best possible transient performance of DC-to-DC converters under load current change, new digital optimal control algorithms are developed thirdly. The proposed optimal algorithms accurately predict the minimum number of switching cycles and their duty cycle values for the converter system to recover to the steady state when load current changes. Therefore, minimum overshoot/undershoot and shortest recovery time are achieved. Experimental results verify that the proposed optimal algorithms produce much better dynamic performance than the conventional current mode PID controller. Finally, a new two-switching cycle compensation algorithm is proposed to generate the two-switching cycle duty cycle series to drive the converter to the steady state when input voltage changes. As a result, small overshoot/undershoot and short recovery time are achieved. Experimental results have proved that this algorithm has improved the dynamic performance under input voltage change a lot.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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