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Enregistrement W2467071607 · doi:10.3390/en9070494

Super-Twisting Differentiator-Based High Order Sliding Mode Voltage Control Design for DC-DC Buck Converters

2016· article· en· W2467071607 sur OpenAlexaff
Yigeng Huangfu, Shengrong Zhuo, Akshay Kumar Rathore, Elena Breaz, Babak Nahid‐Mobarakeh, Fei Gao

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesKey Science and Technology Program of Shaanxi ProvinceAeronautical Science Foundation of China
Mots-clésDifferentiatorControl theory (sociology)Robustness (evolution)ConvertersSliding mode controlBuck converterVoltageEngineeringComputer scienceNonlinear systemPhysicsControl (management)Bandwidth (computing)Electrical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to focus on the smooth output of DC-DC buck converters in wireless power transfer systems under input perturbations and load disturbances using the high-order sliding mode controller (HOSM) and HOSM with super-twisting differentiator (HOSM + STD). The proposed control approach needs only measurement of converter output voltage. Theoretical analysis and design procedures, as well as the super-twisting differentiator of the proposed controller are presented in detail with the prescribed convergence law of high-order sliding modes. Comparisons of both simulation and experimental results among conventional proportional-integral (PI) control, traditional sliding mode control (SMC), HOSM and HOSM + STD under various test conditions such as steady state, input voltage perturbations and output load disturbances, are presented and discussed. The results demonstrate and validate the effectiveness and robustness of the proposed control method.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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