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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 553 - 558 (6page)
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In this paper, the neural network one step predictive controller is applied to the DC-DC buck converter. In order to design the controller using the optimization technique in a simpler way, the predictive model is designed in one step predictive horizon. The one step predictive controller can reduce the computation time compared to the generalized predictive controller. However, because it uses one step horizon, it is difficult to accurately track the reference voltage. To overcome this control performance, an error integration method is implemented in this paper. The error integration method is a technique of compensating by continuously changing a reference according to an error. In addition, a predictive model is designed using a neural network to compensate for the uncertainty of internal device parameters. This controller was implemented in MATLAB/Simulink environment.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. MATHEMATICAL MODEL OF BUCK CONVERTER
3. PREDICTIVE MODEL APPROXIMATION USING NEURAL NETWORK ALGORITHMS
4. NEURAL NETWORK PREDICTIVE CONTROLLER DESIGN
5. SIMULATION RESULTS
6. CONCLUSION
REFERENCES
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