Fuzzy Model Predictive Control of DC-DC Converters

Hazil, O.; Bououden, Sofiane; Chadli, Mohammed; Filali, S.

doi:10.1007/978-3-642-41968-3_43

Cited by 6 publications

(6 citation statements)

References 9 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…However, comparing the response of the controller at its typical operating point with the previous works [5][6][7]24], the transient characteristics are compatible. However, if the performance at different operating points is compared with the works [11,[21][22][23][24], the PID controller cannot obtain transient characteristics compatible with the specific operating point.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

“…In this way, there is also an interest in using models that consider non-linearities, i.e., applications in which control of the electrical parameters of DC-DC converters at different operating points is required. Based on this premise, the fuzzy Takagi-Sugeno (fuzzy TS) modeling approach is an exciting alternative for DC-DC converters [11].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Consequently, there is a decrease in the number of local models, defined by 2 nl , where nl is the number of non-linearities in the system [20]. Recent investigations already use generalized fuzzy TS modeling applied to DC-DC converters, aiming to control the electrical parameters at different operating points [11,[21][22][23][24]. In these works, exact fuzzy TS modelling was used to design fuzzy TS controllers analyzed by LMI and validated by the Lyapunov function.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

Design of a Takagi–Sugeno Fuzzy Exact Modeling of a Buck–Boost Converter

Gotz,

Bigai,

Harteman

et al. 2023

Designs

View full text Add to dashboard Cite

DC–DC converters are used in many power electronics applications, such as switching power supply design, photovoltaic, power management systems, and electric and hybrid vehicles. Traditionally, DC–DC converters are linearly modeled using a typical operating point for their control design. Some recent works use nonlinear models for DC–DC converters, due to the inherent nonlinearity of the switching process. In this sense, a standout modeling technique is the Takagi–Sugeno fuzzy exact method due to its ability to represent nonlinear systems over the entire operating range. It is more faithful to system behavior modeling, and allows a nonlinear closed-loop control design. The use of nonlinear models allows the testing of controllers obtained by linear methods to operate outside their linearization point, corroborating with robust controllers for specific applications. This work aims to perform the exact fuzzy Takagi–Sugeno modeling of a buck–boost converter with non-ideal components, and to design a discrete proportional–integral–derivative (PID) controller from the pole cancellation technique, obtained linearly, to test the controller at different operating points. The PID control ensured a satisfactory result compared with the stationary value of the different operating points, but it did not reach the desired transient response. Since the proposed model closely represents the operation of the buck–boost converter by considering the components’ non-idealities, other control techniques that consider the system’s nonlinearities can be applied and optimized later.

show abstract

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Design of a Takagi–Sugeno Fuzzy Exact Modeling of a Buck–Boost Converter

Gotz,

Bigai,

Harteman

et al. 2023

Designs

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Ці дані подаються на вхід дискретної моделі системи, вони вираховують передбачення станів системи та прогнозують напругу головної шини для різних значень шпаруватості. Потім застосовується вагова функція та обмеження, результат вагової функції є предметом мінімізації, функція, яка дає мінімальне значення, визначає шпаруватість керуючого сигналу, нарешті, генерується ШІМ-сигнал та розподіляється серед транзисторів перетворювача постійної напруги [23][24][25][26][27][28]. Структура запропонованої системи керування показана на рис.…”

Section: рис 4 результати моделювання системи з під-регулятором: пеunclassified

Порівняння Методів Керування Двофазним Двонаправленим Перетворювачем Постійної Напруги З Чергуванням Фаз

Tytelmaier

Khomenko

2018

TST

View full text Add to dashboard Cite

Костянтин Тительмаєр, Максим Хоменко ПОРІВНЯННЯ МЕТОДІВ КЕРУВАННЯ ДВОФАЗНИМ ДВОНАПРАВЛЕНИМ ПЕРЕТВОРЮВАЧЕМ ПОСТІЙНОЇ НАПРУГИ З ЧЕРГУВАННЯМ ФАЗ Актуальність теми дослідження. Останніми роками спостерігається різке збільшення використання поновлювальних джерел електроенергії. Основні топології перетворювачів добре розглянуті та досліджені. Проте мало уваги приділяється методам керування двонаправлених перетворювачів для малої потужності. Тому є потреба в аналізі та порівнянні методів керування неізольованих перетворювачів для подальшого виявлення і застосування найбільш оптимальних. Постановка проблеми. У процесі розроблення портативних систем живлення на базі відновлювальних джерел, розробникам доводиться вирішувати завдання побудови високоефективних та швидкодійних систем керування. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Були розглянуті останні публікації у відкритому доступі та в базі IEEE Xplore, які стосуються методів керування двонаправленими перетворювачами постійної напруги. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Аналіз та вибір оптимального методу керування неізольованих двонаправлених перетворювачів. Постановка завдання. Провести огляд та аналіз методів керування неізольованих двонаправлених перетворювачів постійної напруги. Виклад основного матеріалу. Показана малосигнальна модель двофазного двонаправленого перетворювача та виведена динамічна модель його станів. Проведено огляд основних методів керування, а саме класичний метод із використання ПІД-регулятора та метод із передбаченням по моделі. Порівняно результати моделювання цих методів для двонаправленого перетворювача. Висновки відповідно до статті. Результати порівняння показують, що метод передбачення по моделі показує кращі динамічні характеристики, однак вимагає більших затрат на розрахунки, що варто враховувати при проектуванні системи загалом. Ключові слова: dc-dc перетворювач; двонаправлений перетворювач; неізольований перетворювач; відновлювальні джерела електроенергії; методи керування. Актуальність теми досліджень. Останніми роками спостерігається різке збільшення використання поновлюваних джерел енергії (ПДЕ) та всіх видів електричних транспортних засобів (ЕТЗ). Зростання генерованої потужності за 2016 рік склали: фотоелектричні перетворювачі (ФЕП) збільшилася на 22 %, становивши 227 ГВт; вітротурбіни зросла на 14,5 %, становивши 433 ГВт [1-3]. Наприклад, зараз Німеччина виробляє близько 40 % споживаної електроенергії за допомогою поновлюваних джерел; Коста-Ріка у 2015 році досягла 99 % генерації поновлюваної електроенергії. Альтернативні джерела живлення (компактні вітротурбіни або тонкоплівкові ФЕП) стали тенденцією розвитку для портативних застосувань [3-4]. Ковдра з гнучких ФЕП, яке може встановлюватись на будь-якій поверхні [4], буде досить корисною в багатьох застосуваннях для підзарядки портативних електронних пристроїв.Постановка проблеми. Загалом, технології, описані вище, вимагають двонаправлений інтерфейс живлення з мінімальними втратами між двома шинами постійної напруги або шиною та пристроєм зберігання енергії (а...

show abstract

“…In the second research idea of nonlinear model predictive control, the fuzzy model and neural network (Xiangjie, 2013;Hazil, 2014;Karim, 2013) are two kinds of frequently used nonlinear models. But the designs of membership functions and fuzzy rules all have a great influence on the predictive accuracy.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Design and Analysis of Bayesian Model Predictive Controller

Liu¹,

Qian²,

Di³

2014

CIS

View full text Add to dashboard Cite

In this article, a novel predictive controller based on a Bayesian inferring nonlinear model (BMPC) is presented and analyzed. In the construction of the BMPC, the Bayesian inferring model is selected as the predictive model with the characteristics of on-line tracing ability to the actual controlled object. The nonlinear programming method called the steepest gradient is set as the receding horizon optimization algorithm of the BMPC. The on-line controller output is obtained using this method. The convergence analysis of the proposed BMPC is given and the examples (nonminimum phase and nonlinear objects) are selected to validate the performance of the BMPC. The simulation results show that with the help of the presented BMPC algorithm, the closed loop control system demonstrates the abilities of anti-disturbance and robustness.

show abstract

Fuzzy Model Predictive Control of DC-DC Converters

Cited by 6 publications

References 9 publications

Design of a Takagi–Sugeno Fuzzy Exact Modeling of a Buck–Boost Converter

Design of a Takagi–Sugeno Fuzzy Exact Modeling of a Buck–Boost Converter

Порівняння Методів Керування Двофазним Двонаправленим Перетворювачем Постійної Напруги З Чергуванням Фаз

Design and Analysis of Bayesian Model Predictive Controller

Contact Info

Product

Resources

About