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Enregistrement W2516716877 · doi:10.1115/1.4034505

A Comparative Study of the Energy-Saving Controllers for Automotive Air-Conditioning/Refrigeration Systems

2016· article· en· W2516716877 sur OpenAlexaff
Yanjun Huang, Amir Khajepour, Milad Khazraee, Majid Bahrami

Notice bibliographique

RevueJournal of Dynamic Systems Measurement and Control · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive industryAir conditioningController (irrigation)Control theory (sociology)RefrigerationControl engineeringPID controllerEnergy (signal processing)Set pointModel predictive controlSet (abstract data type)Computer scienceAutomotive engineeringEngineeringControl (management)Temperature controlMathematicsMechanical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the extensive application of air-conditioning/refrigeration (A/C-R) systems in homes, industry, and vehicles, many efforts have been put toward the controller development for A/C-R systems. Therefore, this paper proposes an energy-saving model predictive controller (MPC) via a comparative study of several control approaches that could be applied in automotive A/C-R systems. The on/off controller is first presented and used as a basis to compare with others. The conventional proportional-integral (PI) as well as a set-point controller follows. In the set-point controller, the sliding mode control (SMC) strategies are also employed. Then, the MPC is elaborated upon. Finally, the simulation and experimental results under the same scenario are compared to demonstrate how the advanced MPC can bring more benefits in terms of performance and energy saving (10%) over the conventional controllers.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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