Dynamic modeling and simulation of the MUN Explorer autonomous underwater vehicle with a fuel cell system
Notice bibliographique
Résumé
The actual power system of the MUN Explorer Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) uses 11 Lithium-ion (Li-ion) batteries as a main energy source. The batteries are directly connected into the BLDC motor to run the MUN Explorer for the desired operating sequence. This paper presents a dynamic model of the MUN Explorer AUV including a fuel cell system to run under the same operating conditions as suggested by its manual. A PI controller was applied into the dynamic model to maintain the operating conditions such as motor speed, DC bus voltage and the load torque, due to its advantages and simplicity for tuning technique. The MUN Explorer AUV dynamic model with a fuel cell is a proposed system to increase the power capacity, it is better to use a simple controller to see the system behaviors. The simulation of the entire system dynamics model along with the proportional-integral (PI) controller is done in MATLAB / Simulink. The simulation results are included in the paper. The DC bus voltage is measured at 48 V, and the motor speed is 20 (rad/s), which is equivalent to 190 (rpm). The power profile of the fuel cell and battery are presented and plotted against time. The PI controller gives satisfactory results in terms of maintaining the same operating conditions of the MUN Explorer AUV with a fuel cell.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».