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Enregistrement W6991709466

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

2023· article· en· W6991709466 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSampling (signal processing)Digital controlConvertersController (irrigation)Power (physics)Control theory (sociology)Field-programmable gate arrayAutomatic frequency control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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