Impact of Sampling Frequency on Implementation Cost and Performance of FPGA-based Digital Controller of Power Converters: Case Study for Three-Phase Four-Legs Inverters
Notice bibliographique
Résumé
One of the problems in digital control of power converters is calculation time in each sampling instant which effect on cost and complexity of digital controller. In this paper, a formula is introduced for calculating the number of clock cycles in each sample then interaction between sampling frequency and implementation cost (number of functional units and word length) of FPGA-based digital controller of DC-AC converter (three-phase four-legs inverter) is verified. The digital architecture is built on finite set model predictive control, and implemented on the FPGA board based on fixed-point calculations. We consider two digital architectures for design the controller in this study. One with four functional units and another with six functional units. This study aims to develop a mathematical equation for the number of clock cycles in each time instant to select the best switching state in the control algorithm, which affects the sampling frequency and clock frequency. Based on the obtained results, the number of functional units, word-length, and the number of switches determine the maximum clock cycles. By knowing maximum clock cycles the maximum sampling frequency is determined. In structure with four functional units, the maximum sampling frequency is 71 kHz for WL=8 bits and 17.7 kHz for WL=32 bits, and in structure, with six functional units, the maximum sampling frequencies are 97.6 and 24.4 kHz for WL=8 and WL=32 bits, respectively. In architecture with more functional units, we have greater sampling frequency with more accuracy and cost. The results obtained from this paper can be a reference for digital controller design.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».