Fast and Reliable Geometric-Based Controller for Three-Phase PWM Rectifiers
Notice bibliographique
Résumé
Three-Phase Pulse Width Modulated (PWM) converters are used in a large number of applications, such as motor drives, energy storage systems, and wind turbines, among many others. Usually, the control of this type of converter is achieved by dual-loop control structures (inner-current and outer-voltage) implemented with linear-based compensators. As a consequence, the transient response performance of the closed-loop system is limited by the dynamics of the linear compensators, leading to sluggish transient responses. In this paper, a novel geometric-based control approach for the three-phase PWM rectifier is introduced in order to improve the converter dynamics under large transients. A geometric-large signal model of the converter that describes the average natural trajectories for the operating point under different conditions is derived. Based on the natural trajectories of the converter, a closed-loop geometric based controller that computes the path that the operating point must follow to achieve the target point is developed. As a result, during transients, the operating point is able to follow a well-determined trajectory. The characteristic features of the proposed method are fast, reliable and predictable transient responses, as well as low computational cost and low-bandwidth sensing and signal conditioning stages due to the average nature of the model. Simulation and experimental results of the proposed model and control technique are provided to validate the theoretical analysis and implementation of the geometric-based large-signal controller.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».