Integrated FCS-MPC with Synchronous Optimal Pulse-Width Modulation for Enhanced Dynamic Performance in Two-Level Voltage-Source Inverters
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of synchronous optimal pulse-width modulation (SOPWM) in two-level voltage-source inverters (2L-VSIs) offers low switching-to-fundamental-frequency ratio (SFR) operation while maintaining reduced current total harmonic distortion (THD). Despite these advantages, the performance of SOPWM is highly sensitive to signal noise in the modulation index and reference voltage angle. To prevent degradation, conventional PI controllers are conservatively tuned with slow dynamic response, which limits overall system performance. Finite control set model predictive control (FCS-MPC) integrated with SOPWM offers a promising solution, combining the fast dynamic response of FCS-MPC with the optimal steady-state performance of SOPWM. Nevertheless, the intricate tuning of weighting factors in FCS-MPC presents a significant challenge, particularly in balancing between enhanced harmonic performance and fast dynamic response. This paper introduces a simplified FCS-MPC approach that eliminates the need for complex weighting factor tuning while retaining the excellent dynamic performance of FCS-MPC and ensuring the low current THD achieved by SOPWM under steady-state conditions. The efficacy of the proposed method is validated through MATLAB/Simulink (R2023b) simulations and experimental results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».