Smart Search Implemented H-Infinity Control Design for DAB Converter in DC Microgrid
Notice bibliographique
Résumé
Dual active bridge (DAB) converters are used in dc microgrids for electric vehicle (EV) battery interfaces due to their bidirectional power transfer, high power density, and soft-switching capability. However, there are some challenges associated with these converters. On the one hand, substantial current stress and elevated rms current can result in substantial losses and safety concerns. On the other hand, external perturbations, disturbances, and variations in load can adversely affect the performance and stability of the system. To mitigate these issues, triple phase shift (TPS) modulation strategies have been introduced to reduce peak and rms currents, while$H_{\infty} $control methods have been developed to manage system uncertainties. An important aspect of the design of$H_{\infty} $control systems is the optimization of weighting function parameters, which is complicated by the complexity of the system. This work proposes a novel solution by using a revised nondomination-based genetic algorithm (NSGA)-II for$H_{\infty} $control, which facilitates the automatic determination of controller parameters efficiently with given optimization information. The proposed control method is capable of minimizing the peak or rms current, providing robustness against system uncertainty simultaneously. Simulation and experimental results are presented to demonstrate the robust performance and fast response times.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».