Analysis and Comparison of Frequency Stabilization Loops in Self-Oscillating Current Mode DC–DC Converters
Notice bibliographique
Résumé
DC-DC converters, used in bidirectional applications such as battery/u-cap hybrid energy-storage systems, usually operate in current mode with a wide range of input and output voltages. Conventional current-mode control schemes, which requires adaptive slope compensation, are not attractive in these applications. In this paper, a class of self-oscillating hysteretic current-mode control (HCMC) schemes with frequency stabilization are analyzed and compared. Among them, the ripple HCMC scheme has the advantages of the inherent access to the average inductor current information, and inherent decoupling between the voltage and the frequency loops. The modeling and design procedure of two frequency regulation methods, namely the phase-locked loop (PLL) and delay-locked loop (DLL), are presented and compared in detail. The analysis is applicable to a range of inductive converters such as buck, boost, and buck-boost. HCMC implemented with a DLL is shown to not only offer comparable bandwidth compared to the PLL, but is also more robust against system parameter variations. The ripple HCMC controllers with PLL and DLL are implemented digitally, and the two schemes are verified experimentally on a 1 MHz 1-2.5 V to 5 V bidirectional boost converter prototype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».