Lyapunov Based Neural Network Estimator Designed for Grid-Tied Nine-Level Packed E-Cell Inverter
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a robust controller based on Lyapunov Control Theory (LCT) and Artificial Neural Network (ANN) for the grid-tied single-phase nine-level Packed E-Cell (PEC9) inverter. The proposed robust controller is designed using nonlinear model of the grid-tied PEC9 in which a proper negative definite function with a Positive Weighting Factor (PWF) obtained by LCT guarantees the designed controller to provide globally asymptotically stability for the system in unsteady conditions. An online ANN Estimator (ANNE) is also designed to update the PWF which has the most effect on controller performance. ANNE is also trained through an online optimization loop based on Artificial Bee Colony (ABC) algorithm that reduces the training time dramatically and enhances precision of the trained estimator. Some experimental and simulation tests are accomplished by dSpace-1104 hardware and MATLAB/Simulink software to confirm the high accuracy and fast transient response of the proposed LCT-ANNE in the current reference tracking and obtaining low injected current THD for both steady-state and variable conditions of the grid-tied PEC9.
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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) | 0,001 | 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 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 ».