Tracking Control for a DC Microgrid Feeding Uncertain Loads in More Electric Aircraft: Adaptive Backstepping Approach
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Notice bibliographique
Résumé
More electric aircrafts (MEAs) comprise a vast amount of power electronic loads, which usually behave as constant power loads (CPLs). The incremental negative impedance of CPLs threatens system stability. To ensure an effective control of power flow in MEAs, eliminating the undesired behavior of CPLs is a necessity. This aim requires spontaneous power estimation of the time-varying uncertain loads. In this paper, an adaptive backstepping controller, which is interconnected to a third-degree cubature Kalman filter, is developed for a dc microgrid (MG) feeding nonideal CPLs. At first, the load power is considered as an artificial state and augmented into the system states, which enables estimation of not only the dc MG states but also the unknown value of the load power. The estimated load power is then forwarded to a backstepping controller. The systematic approach of this controller allows obtaining the control signal, which is the duty ratio of the switch, to not only system stabilizing but also tracking a desired voltage of the dc bus under the load power variations. The proposed adaptive controller is tested on a dc MG that has one CPL. The conducted experimental results verify the proposed nonlinear control in tracking the desired voltage of the dc bus under slow and fast variations of the load power.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle