An Adaptive Nonlinear Current Observer for Boost PFC AC/DC Converters
Notice bibliographique
Résumé
Power factor correction (PFC) is an essential part of ac/dc converters in order to improve the quality of the current drawn from the utility grid. The PFC closed-loop control system requires a precise measurement of the boost inductor current in order to tightly shape the input current. Current sensors are widely used in the PFC closed-loop control system to measure the boost inductor current. Current sensors introduce delay and noise to the control circuitry. Also, they significantly contribute to the overall cost of the converter. Therefore, they make the implementation of the PFC converter complicated and costly. Current sensorless control techniques can offer a cost-effective solution for various applications. The unique structure of the boost PFC converter makes it challenging to robustly estimate the inductor current due to the nonlinear structure of the converter. Also, it is shown in this paper that the system loses observability at some singular operating points, which makes the observer design more challenging. In addition, the load value is unknown in most applications. Thus, the observer should be able to estimate the inductor current in the presence of uncertainties in the load and other parameters. This paper presents an adaptive nonlinear observer for the boost PFC, which is able to accurately estimate the inductor current. The adaptive structure of the converter allows the robust and reliable performance of the observer in the presence of parameter uncertainties, particularly load variations. Also, an auxiliary compensation is integrated into the observer to circumvent the singular operating points and provide a precise estimation for the entire range of operation. Experimental results are presented to verify the feasibility of the proposed sensorless control approach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».