Design and simulation of a controller for a hybrid energy storage system based electric vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid Energy Storage System (HESS) has been introduced by combining battery with Ultracapacitor (UC).Both battery and UC are having quite opposite characteristics.The high power density of UC can be utilized during transient as well as cold starting conditions of the electric motor, and the battery can fill full its work during normal conditions.Smooth switching between battery and UC is the main obstacle associated with HESS powered electric vehicles.The main objective of the proposed work is to design and suggest a good controller for smooth switching of energy sources in HESS.A new controller has been designed with four math functions, which are individually coded based on the speed of an electric motor, called as Math Function Based (MFB) controller.To achieve a smooth transition between battery and UC, the designed MFB has been integrated with different conventional and intelligent controllers, made different hybrid controllers.In this work totally four hybrid controllers named MFB plus PI, MFB plus PID, MFB plus Fuzzy logic and MFB plus artificial neural network (ANN) controllers have been implemented to the overall circuit in four modes.Finally, suggest one hybrid controller based on the comparative analysis of all hybrid controllers.The MATLAB/ Simulation results have been plotted and discussed in Simulation Results and discussion section.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».