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Enregistrement W2082625702 · doi:10.1109/jestpe.2015.2424680

An Average Current Modulation Method for Single-Stage LED Drivers With High Power Factor and Zero Low-Frequency Current Ripple

2015· article· en· W2082625702 sur OpenAlexafffund
Brian J. White, Hongliang Wang, Yan-Fei Liu, Xiaodong Liu

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 subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRippleCapacitorPower factorLED circuitElectrical engineeringElectrolytic capacitorResistorLow voltageVoltageElectronic engineeringEngineeringShort circuit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional single-stage light-emitting diode (LED) drivers with a high power factor (PF) contain a significant LED current ripple at twice the ac line frequency, and would require large energy storage capacitors to limit the effect on LED light. Conventional designs and novel control techniques aim to power LED loads with a dc voltage to ensure a limited low-frequency LED current ripple. This paper proposes an average current modulation method that is designed to operate in conjunction with single-stage PF correction (PFC) circuits that contain significant ac voltage ripple, while maintaining zero low-frequency current ripple. This allows the energy storage capacitance of the PFC stage to be reduced, avoiding the need for electrolytic-type capacitors and prolonging the life of the LED driver. The average current modulation circuit requires a single low-voltage MOSFET, a current sense resistor, and a simple control circuit. By requiring no additional magnetic components, the cost of the current modulation circuit is very low and has minimal impact on the efficiency of the overall LED driver. Two experimental prototypes, an 8.75-W system with a buck-boost PFC converter and a 25-W system with a flyback PFC converter, have been built to verify the capability and excellent performance of the proposed driving technique.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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