Self Tuning Filter Based Fuzzy Logic Controller for Active Power Filter
Notice bibliographique
Résumé
The performance of the Active Power Filter (APF) depends on the identification strategy of the reference currents and their control. Among the control strategies proposed in the literature to identifying the reference currents, that based on Self Tuning Filter (STF) which allows extracting directly the voltage and current fundamental components in the α-β axis at high performances, without any Phase Locked Loop (PLL). The performance of STF is function of its proportional parameter. However, there is no technique existed in the literature to dimensioning the proportional parameter of the STF filter. This paper presents an improved method for identifying the reference harmonic currents to be generated by the APF, based on STF for the extraction of harmonic currents and equipped with a Fuzzy Logic Corrector (FLC) in order to improve the waveform of the electric lines currents. The FLC adjust in real time the proportional parameter of the STF filter. The proposed FLC-STF regulator allows to having an optimal extraction of the harmonic currents. The conventional hysteresis method was used for the current control technique to generate the switching sequences of the static switches of the APF voltage inverter. The obtained simulation results, performed under the MATLAB/Simulink® environment on a system feeding a non-linear load, show good performance.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».