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Enregistrement W2802129616 · doi:10.1049/iet-pel.2017.0622

Control of a high‐voltage bidirectional dc–dc flyback converter for driving DEAs

2018· article· en· W2802129616 sur OpenAlexaff
Ali Shagerdmootaab, Shahram Pourazadi, Mehrdad Moallem, Carlo Menon

Notice bibliographique

RevueIET Power Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlyback converterForward converterFlyback diodeControl theory (sociology)VoltageFlyback transformerElectrical engineeringControl (management)Computer scienceBoost converterEngineeringTransformer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents modelling and control of a high‐voltage ratio flyback converter for driving capacitive loads including smart material dielectric elastomer actuators (DEAs). These actuators find various applications including artificial muscles, optical devices, smart skin, and acoustics but require high actuation voltages. To this end, a high‐voltage bidirectional flyback converter for driving a capacitive load is studied in terms of modelling and control and applied to a DEA. The state‐space model of the converter is obtained for the capacitor charge and discharge modes when the converter operates in the continuous conduction mode and used to obtain a load voltage controller using the feedback linearisation method. The converter can be used to regenerate the capacitor charge into the dc source. The proposed hardware and control strategy was built and validated by driving DEA capacitive loads operating at high voltages around 4 kV. The experimental results are presented which validate the performance of the proposed converter and its control strategy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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