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Enregistrement W4391707571 · doi:10.1109/tla.2024.10431419

Fractional-Order Control for Voltage Regulation in Bidirectional Converters: An Experimental Study

2024· article· en· W4391707571 sur OpenAlexaff
J. G. Parada-Salado, Luis M. Martinez-Patiño, Francisco J. Pérez-Pinal, A.G. Soriano-Sánchez, Alejandro Israel Barranco Gutiérrez, Carina Zarate-Orduño

Notice bibliographique

RevueIEEE Latin America Transactions · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersVoltageVoltage regulationControl theory (sociology)Order (exchange)Control (management)Computer scienceElectronic engineeringEngineeringElectrical engineeringEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The theoretical application of fractional equations in controller development is not a new topic. The first efforts on this topic were reported in the late 1970s. However, in the last four years, a greater number of papers related to fractional control have been published than the one accumulated in previous years. Motivated by the above, this paper reports the step-by-step development of this type of control in a bidirectional converter. Furthermore, the discrete-time equivalent of the developed fractional control is implemented on Texas Instruments F280042C digital signal processor. The experimental results of the discrete fractional compensator are compared with the experimental results of a conventional proportional integral derivative (PID) controller. The results show a notable improvement in the response of the bidirectional converter with the fractional control; specifically, faster responses and less overshoot in most of the experiments carried out. Also, the existing challenges facing the widespread application of this control technique are notorious and are extensively addressed in this article.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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