MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2057314435 · doi:10.1109/tii.2012.2219875

Low Cost Microcontroller Based Implementation of Robust Voltage Based Capacitor Charge Balance Control Algorithm

2012· article· en· W2057314435 sur OpenAlexaff
Liang Jia, Yan‐Fei Liu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Informatics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocontrollerController (irrigation)ConvertersVoltageComputer scienceCapacitorElectronic engineeringInductorControl theory (sociology)Digital controlAlgorithmEngineeringElectrical engineeringComputer hardwareControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a low cost microcontroller based control method utilizing the concept of capacitor charge balance is presented to achieve a near-optimal transient response for Buck converters. First, this paper presents a new derivation of practical charge balance equations based on simplified differential equations. The final implementation does not require complex calculations and accurate knowledge of the output filter LC parameter. The hardware implementation only requires the output voltage information so that no extra sensing circuitry is needed compared with voltage mode controller. Also, this algorithm can be simply extended to adaptive voltage positioning (AVP) application. Second, due to the simplicity of this algorithm, a low cost microcontroller unit (MCU) based controller can be implemented to shorten the developing period for users. Thirdly, unlike previous work, the proposed voltage based CBC (V-CBC) controller does not require accurate current sensor or fast analog-to-digital converter (ADC). Instead, to detect the critical time instant when the inductor current equals the new load current, a practical extreme voltage detector is introduced to capture the output voltage peak/valley information. Experimental prototype is built to verify the feasibility and advantage of the new method.

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 enseignants0,990
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 savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Industrial InformaticsMême sujetAdvanced DC-DC ConvertersTravaux en français237 207