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Enregistrement W1502764272

Switchable power converters for multiple input voltage level power factor correction applications

2004· article· en· W1502764272 sur OpenAlexaff
Chin Chang, Jingquan Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Power Electronics and Motion Control Conference · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensSemtech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersFlyback transformerInductorPower factorTopology (electrical circuits)VoltageControl theory (sociology)Switched-mode power supplyLine regulationElectronic engineeringPower (physics)Electrical engineeringComputer scienceEngineeringVoltage referencePhysicsTransformerDropout voltage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, two switchable power converters, integrated SEPIC/boost and flyback/boost, are described, analyzed and designed for power factor correction applications with multiple line input voltages (e.g. 120 Vrms and 277 Vrms). The range-selection switch can configure the converter to boost topology at low line input voltages, and to SEPIC or flyback topology at high line input voltage. As a result, the output DC voltage can be set to an intermediate level for overall power conversion efficiency improvement and system cost reduction. boundary conduction mode (BOM) is considered for both topological configurations for the following benefits, 1) Near resistive input characteristics; 2) Smaller inductor sizes compared with continuous conduction mode (CCM); 3) Lower switch current stress compared with discontinuous conduction mode (DCM); and 4) Simple controller. Analytic and experimental results showed that the component current stresses and losses in the switchable converters are significantly lower than those in conventional SEPIC or flyback converters. It is also shown that it is possible to share the same power stage components and the same control IC in the switchable converters with guaranteed absolute stability

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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