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Enregistrement W1507954096 · doi:10.1109/jestpe.2015.2433918

Bipolar Ripple Cancellation Method to Achieve Single-Stage Electrolytic-Capacitor-Less High-Power LED Driver

2015· article· en· W1507954096 sur OpenAlexafffund
Yajie Qiu, Laili Wang, Hongliang Wang, Y.-F. Liu, Paresh C. Sen

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésElectrolytic capacitorCapacitorRippleFilm capacitorFilter capacitorElectrical engineeringCapacitancePower factorVoltageElectronic engineeringMaterials scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional topologies for high-power LED drivers with high power factors (PFs) require large capacitances to limit the low frequency (100 or 120 Hz) LED current ripples. Electrolytic capacitors are commonly used because they are the only capacitors with sufficient energy density to accommodate high-power applications. However, the short life span of electrolytic capacitors significantly reduces the life span of the entire LED lighting fixture, which is undesirable. This paper proposes a bipolar (ac) ripple cancellation method with two different full-bridge power structures to cancel the low-frequency ac ripple in the LED current and minimize the output capacitance requirement, enabling the use of long-life film capacitors. Compared with the existing technologies, the proposed circuit achieves zero double-line-frequency current ripple through LED lamps and achieves a high PF and high efficiency. A 100-W (150 V/0.7 A) LED driver prototype was built which demonstrates that the proposed method can achieve the same double-line-frequency LED current ripple with only 44-μF film capacitors, compared with the 4700-μF electrolytic capacitors required in the conventional single-stage LED drivers. Meanwhile, the proposed prototype has achieved a peak power efficiency of 92.5%, benefiting from active clamp technology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations118
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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