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Enregistrement W7007859802

Amélioration des performances du filtre actif : application du régulateur proportionnel intégral et du régulateur flou

2004· other· fr· W7007859802 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2004
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManual transmissionVan der Pol oscillatorAuto tuning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'électronique de puissance moderne comme le réglage de la vitesse des moteurs, les alimentations de secours, chauffage par induction, etc..., normalement utilise des diodes ou redresseurs commandés à thyristor (SCR) pour l'interfaçage avec les réseaux électriques. Ces redresseurs injectent dans le réseau des harmoniques de courant, causant un faible facteur de puissance et un taux de distorsion harmonique (TDH) important. De plus ces harmoniques détériorent la qualité des formes d'ondes de la tension, et peuvent endommager les équipements par échauffements excessifs, causer un mal fonctionnement des cartes de contrôle des convertisseurs, et aussi des interférences avec d'autres utilisateurs. \n \nLe projet de recherche propose plusieurs approches pour contourner l'effet néfaste des harmoniques via l'utilisation du filtre actif de puissance. L'approche propose une réduction de la distorsion harmonique du courant de source, de plus elle permet la compensation de la puissance réactive à la fréquence fondamentale. L'algorithme proposé utilise une commande de type indirecte et de type directe pour générer les courants de références du filtre actif. Trois types de régulateurs (proportionnelle intégral, Flou (Sugeno) et Flou (optimisé) ont été testés, les résultats de simulation et d'expérimentation présentées démontrent bien les performances statiques et dynamiques du système de commande étudié. \n \nFinalement, le filtre actif monophasé est implanté, opérant à 275 VA et les tests expérimentaux serviront à valider expérimentalement les algorithmes proposés. \n \nLes résultats de ce travail sont proposés et acceptés dans plusieurs conférences internationales telles IEEE (ICHQP), IEEE (ICIT04).

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,145
Écart entre enseignants0,142 · 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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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