Open-Circuit Switch Fault Diagnosis and Fault- Tolerant Control for Output-Series Interleaved Boost DC–DC Converter
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a fault-tolerant control method for an input-parallel–output-series (IPOS) converter under open-circuit switch failure, which mainly focuses on two parts: fault diagnosis (fault detection and fault identification) and remedial action. The fault diagnosis is realized based on immersion and invariant observer (I&IO), which has strong robustness to parameter uncertainty and external disturbances, and therefore, it can be designed using only the crude converter model with nominal parameters. Moreover, the sampling frequency required by the fault diagnosis is the same as the frequency required by the system controller. Thus, the fault diagnosis module can be easily embedded in the well-designed power system without extra sensors. Based on the method, the open-circuit fault in power switches can be detected and identified within two switching periods. As for remedial action, two redundant switches are needed for postfault reconfiguration. Also, the remedial action can be immediately triggered after the switch failure is detected. To reduce the complexity of remedial action, the same postfault reconfiguration will be carried out for the open-circuit failure in different switches. Besides, system controllers are also carefully designed to guarantee the performance of the postfault converter. Both simulations and experiments are conducted for the validations, and the results have shown the effectiveness, robustness, and rapidity of the proposed method.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».