A Direct Current Control Scheme With Compensation Operation and Circuit-Parameter Estimation for Full-Bridge DC–DC Converter
Notice bibliographique
Résumé
To boost the dynamic performance of the full-bridge (FB) dc-dc converter, some model-based controls have been recently proposed in the literature. However, in terms of dynamic performance, these methods have failed to reveal the potential of this converter since the inherent relationship among the duty ratio, the input voltage, the output voltage, and the load resistor is not adopted in the controller, and the dynamic performances are still relayed on the fuzzy adjustment based on the disturbances of output voltage as the single-voltage-loop control method. In this article, based on this inherent characteristic of the FB dc-dc converter, an accurate transferred current modulation method is presented first. Based on this modulation method, a simple direct current control (DCC) scheme is proposed for a fast dynamic response with the feedback values of input voltage and load current. Moreover, the model uncertainties such as the power losses and control delay may influence the control performance. Therefore, a compensation operation is also presented to reduce the impact caused by these uncertainties to ensure the dynamic performance of the proposed strategy. In addition, since the circuit parameters including the leakage inductance and the output capacitor should be employed to implement the proposed DCC strategy with compensation operation, inaccurate circuit parameters may influence the performance of these proposed strategies. Therefore, the circuit-parameter estimation methods for these two circuit parameters are also proposed to ensure the dynamic performance of the FB dc-dc converter. Finally, the simulation and experiment results have verified the correctness and effectiveness of the proposed DCC strategy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».