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Compensation Function Observer Based Model Predictive Control for Interleaved Boost Converter
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85189760838
DOI 10.1109/IFEEC58486.2023.10458639
Año 2023
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Three-phase interleaved boost converter has the characteristics of small input current ripple and high power density. However, unknown external disturbances, temperature change can cause inductive device parameter mismatch and control performance degradation. To solve this problem, this paper proposes a model predictive control method based on compensation function observer (CFO). Firstly, the mathematical model of the boost converter is established, and a predictive model including parameter disturbance terms is constructed. Secondly, the CFO is designed to observe the disturbance terms in the system and compensate for the fixed errors of the traditional observer, thereby improving the accuracy of the system. Thirdly, to achieve better dynamic performance, both the inner and outer loops employ model predictive control (MPC). Finally, the effectiveness and superiority of the proposed method were validated through experimental tests on the dynamic performance and robustness of the boost converter.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Yu, Xinhong - Chinese Academy of Sciences - China
2 Jiang, Tiantian - Fuzhou University - China
3 Xu, Libin - Fuzhou University - China
4 Wei, Yao - Chinese Academy of Sciences - China
5 Wang, Fengxiang - Chinese Academy of Sciences - China
6 RODRIGUEZ-PEREZ, JOSE RAMON Hombre Universidad San Sebastián - Chile

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Financiamiento



Fuente
National Natural Science Foundation of China
China Postdoctoral Science Foundation
Science and Technology Program of Hunan Province
Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work was supported in part by the National Natural Science Funds of China under Grant 52277070, China Postdoctoral Science Foundation 2023M730598, in part by the Science and Technology Program of Fujian Province 2021I0039, 2021T3064, 2021T3035, 2022T3070, and J. Rodriguez acknowledges the support of ANID through projects FB0008, 1210208 and 1221293.

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