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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 1,861 - 1,866 (6page)
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Finite-control-set model predictive control (FCS-MPC) shows great control performance and adaptability for different converter topologies and operating modes. However. The computation burden increases significantly for long prediction step and multi-level topology. Artificial neuron network (ANN) is developed to imitate FCS-MPC controller for similar control effect with lower computation burden. However, the imitation accuracy is not good enough for single ANN. To achieve acceptable control effect using a simple ANN, we propose an FCS-MPC-based dual-module ANN controller. We first off-line train the ANN to imitating the FCS-MPC. Then we designed a dual-module structure which combines ANN and FCS-MPC to increase the imitation accuracy. The simulation result shows that the accuracy of our design increases to 99.87% while the computation burden is reduced by 58.8% compared with FCS-MPC. It can achieve similarly control performance and significantly reduce computation burden.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. MODEL EXPLANATION
III. DUAL-MODULE FCS-MPC
IV. SIMULATION AND ANALYSIS
V. CONCLUSION
REFERENCES
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