Tracking Control for a DC Microgrid Feeding Uncertain Loads in More Electric Aircraft: Adaptive Backstepping Approach
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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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».