Sensorless Self-Tuning Digital CPM Controller With Multiple Parameter Estimation and Thermal Stress Equalization
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a practical sensorless average current-programmed mode controller for low-power dc–dc converters operating at high switching frequencies. The controller accurately estimates inductor currents and identifies main converter parameters. Namely, total conduction losses in each of the phases as well as the inductors and output capacitance values are identified. The estimate of the losses is used to monitor temperature of the components without costly thermal sensors and for current sharing based on thermal stress equalization increasing system reliability. The identified filter values are utilized in a transient-mode controller for obtaining response with virtually minimum output voltage deviation. The key element of the new controller is a self-tuning digital multiparameter estimator that operates on the inductor time-constant matching principle. It estimates the average inductor current over one switching cycle using an adaptive IIR filter and, in the same process, identifies other converter parameters. The operation of the controller is verified with a single-phase 12 to 1.5 V, 15 W and a dual-phase 12 to 1.8 V, 80 W buck converter prototypes operating at 500 kHz switching frequency. The results show that the controller estimates the current and temperature of the components with better than 10% accuracy, effectively equalizes phase temperatures, and provides virtually minimum output voltage deviation during load transients. The implementation also shows that the controller is well suited for on-chip implementation. Its full realization requires less than 16 000 logic gates and two relatively simple ADCs that, in a standard 0.18-μm CMOS process, can be implemented on a small silicon area, no larger than 0.6 mm$^2$.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».