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Enregistrement W4416964432 · doi:10.1109/ecce58356.2025.11260028

Simplified Implementation of Optimized Triple Phase Shift Control for DAB Converters in Electric Vehicles

2025· article· W4416964432 sur OpenAlexaff
Guvanthi Abeysinghe Mudiyanselage, Sreejith Chakkalakkal, Kyle Kozielski, Wesam Taha, Yicheng Wang, Aniket Anand, Ali Emadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersController (irrigation)Control theory (sociology)Optimal controlControl systemPID controllerMinificationControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dual active bridge (DAB) converter is a fully-isolated bidirectional DC-DC converter widely used for electric vehicle applications. DAB converter control primarily relies on phase shift control and advanced control techniques with multiple degrees of freedom have been used for optimal converter performance. This work presents a framework to optimize triple phase shift (TPS) control for loss minimization in DAB converters and a simplified control architecture to implement the optimal control with fast and stable dynamic response. Optimized control techniques often calls for look-up table (LUT) based approaches or regression model based approaches for control implementation, which results in complex control architectures with significant utilization of controller resources. The proposed control system in this work minimizes the L UT usage into a single L UT with a simplified linear model to input the optimal pulse widths. A feedback control system with improved dynamic performance is used to input the optimal phase shift. Compared to previous works, the proposed method reduces controller memory usage and computational time, while allowing for a simplified implementation. The proposed control system is verified using a simulation based study for a DAB converter in an electric vehicle application rated at 610–850 VI 48 VI 3.6 kW through efficiency and controller resource comparison, and dynamic analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,303
Écart entre enseignants0,294 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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