MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1964313009 · doi:10.1109/apex.2007.357707

Novel Digital Controller Improves Dynamic Response and Simplifies Design Process of Voltage Regulator Module

2007· article· en· W1964313009 sur OpenAlexaff
Eric Meyer, Feng Guang, Yan‐Fei Liu

Notice bibliographique

RevueConference proceedings/Conference proceedings - IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Transient responseVoltage regulatorController (irrigation)Transient (computer programming)Digital controlLinear regulatorProcess (computing)Computer scienceControl engineeringVoltageStep responseLoad regulationEngineeringRegulatorElectronic engineeringControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel digital controller is presented in this paper that significantly improves the dynamic response of a voltage regulator module (VRM). The controller uses a digital linear scheme during steady-state operation and an innovative non-linear scheme during transient load conditions. The proposed non-linear controller accurately calculates the optimal response to an arbitrary load step variation. This paper demonstrates the design procedure of a VRM using the proposed controller. Since the response to the load variation is predictable, an engineer is able to design (without iteration) a VRM that is guaranteed to meet a set of dynamic response criteria (voltage deviation, recovery time).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConference proceedings/Conference proceedings - IEEE Applied Power Electronics Conference and ExpositionMême sujetLow-power high-performance VLSI designTravaux en français237 207