Self-Adaptive Fuzzy Logic Controlled Buck– Boost Converter for Efficient EV Battery Charging
Notice bibliographique
Résumé
A Self-Adaptive Fuzzy Logic Controlled Buck–Boost Converter (SA-FLC BBC) designed to improve voltage regulation, transient response, and charging efficiency in electric vehicle (EV) battery charging systems. Conventional PI controllers and fixed fuzzy logic structures often fail to maintain stable operation under nonlinear load and variable input voltage conditions. To overcome these limitations, a Mamdani-type adaptive fuzzy logic controller is developed with a dynamic gain-tuning mechanism that automatically adjusts the output scaling factor based on real-time error and change in error signals. The control algorithm modifies the PWM duty cycle to maintain a constant charging voltage despite disturbances or sudden load variations. The proposed system is modeled and simulated in MATLAB/Simulink 2021a, and the results demonstrate substantial performance improvement over conventional control methods. The adaptive fuzzy controller achieved a settling time of 0.12 s, steady-state error of 0.8%, and maximum overshoot of 7.8%, showing 29.4% faster response and 34% ripple reduction compared to a PI-controlled converter. Furthermore, converter efficiency improved by approximately 4%, ensuring stable 48 V output under variable operating conditions. The proposed SA-FLC approach offers a simple, robust, and intelligent solution for next-generation smart and renewable-integrated EV charging systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».