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Enregistrement W4401452722 · doi:10.1109/jestpe.2024.3441510

Generalized Extended State Observer-Based Model Predictive Control of On-Board Electric Vehicle Charger

2024· article· en· W4401452722 sur OpenAlexaff
Ali Hassannia, S. Masoud Barakati, Amirnaser Yazdani, Hamed Torabi

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModel predictive controlObserver (physics)Control theory (sociology)State (computer science)Electric vehicleControl (management)State observerComputer scienceEngineeringPhysicsAlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a finite control set model predictive controller (FCS-MPC) based on a generalized extended state observer (GESO) is proposed for a single-phase current source rectifier (CSR) used in electric vehicle (EV) chargers. The proposed approach involves creating the rectifier model considering parameter uncertainties, including grid inductance, filter capacitance, and unmodeled dynamics in the rectifier’s output. To estimate these factors, a GESO is utilized. The FCS-MPC is then designed using the estimated states to generate the activation pulses for the converter switches. The proposed method compensates for calculation delay using control input prediction, and the system model estimation is employed in the next two steps to predict the control input. Obtaining the system model in the next two steps necessitates estimating the disturbances in the next step, which are the variables added to the system through GESO. The validity of the proposed method has been confirmed through MATLAB simulation and a laboratory prototype.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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