Fractional Order Adaptive Integral Hierarchical Sliding Mode Controller for Energy Management System in Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Transportation is a major source of energy consumption and pollution in today's globe.Although electric vehicles appear to be viable solutions to these issues, their energy management systems are complex and need to be improved before they can be used widely.One of the major and most complicated concerns the globe has ever faced is reducing global warming gases produced by burning gasoline for transportation in vehicles.Electric vehicles, which are power-driven by an electric motor that runs on energy stored in a battery pack, were introduced in order to alleviate the environmental catastrophe caused by global warming.In this research, we have proposed the energy management system for electric vehicles (EMSEV) to stable the energy from the battery pack optimally.Moreover, a Fractional Order Adaptive Integral Hierarchical Sliding Mode Controller (FOAIHSM) has been designed for the smooth execution and energy management of EV in terms of output voltage regulation, reference generation, and smooth tracking of current.The proposed methodology incorporates total power inflow and state of charge of the power sources to satisfy load demands.Simulation results on MATLAB/Simulink have been used to verify the proposed controller's effectiveness.EMS based on Fractional Order Adaptive Integral Hierarchical Sliding Mode (FOAIHSM) Controller reaches 95% efficiency, resulting in smooth electric car performance of 94%.Experiments have been carried out more effectively to compare the results obtained with those of simulations. .
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».