Model predictive control scheme with active damping function for current source rectifiers
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a model predictive control (MPC) with active damping function for current‐source rectifiers (CSRs). Since optimal modulating vector selection process of MPC leads to spread harmonic distribution in pulse‐width‐modulated (PWM) waveform, inductor‐capacitor (LC) resonance can be easily excited. Conventional MPC was designed without the consideration of active damping, since it is for low‐power CSRs with large line resistors physically connected inside the circuit, whereas the proposed scheme achieves active damping function through a specially developed cost function, which realizes active damping function even for high‐power CSRs with lightly damped LC circuit. In comparison with conventional MPC, the advantages of the proposed scheme are three‐fold: first, the proposed scheme is totally based on MPC concept, without conventional linear controller used. Second, with the active damping term added in the developed cost function, active damping effect can be involved into MPC, which extends MPC to high‐power CSRs with lightly damped LC circuit. Last but not least, the proposed scheme is realized in the dq‐axis synchronous frame, which allows the use of simple low‐pass filters instead of complex band‐stop filters to obtain the damping current.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».