Performance and Comparative Analysis of Math Function Based Controller Combined with PID and PI for Smooth Transition of Energy Sources
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid Energy Storage System (HESS) with battery and ultra-capacitor (UC) gives good results for Hybrid Electric Vehicle (HEV)/Electric Vehicle (EV) application due to its inherent high energy and high power densities.High power capability of UC can be utilized during cold starting and sudden requirement of the EV.Normal power need can be supplied by the battery itself only.The main obstacle with HESS based EVs is the transition between battery and UC.The smooth transition plays a key role in improving battery life.The main aim of this work is to develop a control technique for automatic switching between energy sources corresponding to the speed of the motor.In the proposed control action, motor speed plays a major role in switch the energy sources in HESS.To attain the objective, another controller has been designed with four math functions corresponding to the speed of the motor termed as Math Function Based (MFB) controller.Thereafter the designed MFB controller combined with a conventional PI controller applied to the entire circuit at different load conditions.In the same way, MFB with PID controller also applied to the circuit.Finally, comparative analysis has been done between two hybrid controllers.The MATLAB/Simulink results of MFB with PI and MFB with PID has been attained and also compared, discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».