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J-GLOBAL ID：202102277485133574   整理番号：21A0007283

モデル予測制御によるMMSPCの利用の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing Utilization of an MMSPC with Model Predictive Control

著者 (4件)： Merz Tobias (Institute of Electrical Engineering,Karlsruhe Institute of Technology,Karlsruhe,Germany) ,  Korte Christian (Institute of Electrical Engineering,Karlsruhe Institute of Technology,Karlsruhe,Germany) ,  Specht Eduard (Institute of Electrical Engineering,Karlsruhe Institute of Technology,Karlsruhe,Germany) ,  Hiller Marc (Institute of Electrical Engineering,Karlsruhe Institute of Technology,Karlsruhe,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： COMPEL  ページ： 1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動車用のModular Multilevel Sequential Converter(MMSPC)の多数の自由度は,分散型バッテリーのエネルギーのアクティブなバランスのために使用でき,全コンバータ損失を減らすために,最適次の状態を決定するのは課題である。本論文では,各制御サイクル(12.5μs)におけるスイッチング状態を最適化することができる自動車MMSPCのための実時間モデル予測制御(MPC)アルゴリズムの実装を提示した。提示アルゴリズムの焦点は,モータ速度とトルクの制御ループを考慮せずに,MMSPC自体の内部状態の最適制御である。相間と相間の全ての電池を同時にバランスさせる能力に加えて,このアルゴリズムはコンバータの共通モード(CM)電圧を用いて電池と半導体損失の両方を低減する。制御スキームをフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)に実装し,マシンテストベンチで検証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  スイッチング ,  電圧 ,  電池 ,  半導体 ,  変換器 ,  最適制御 ,  自動車 ,  トルク ,  二次電池 ,  自由度 ,  FPGA
準シソーラス用語： テストベンチ ,  モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル予測制御 ,  最適化