An efficient soft switched DC-DC converter for electric vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new technique to improve the efficiency of the ZVS full-bridge dc-dc converter used to process the power between the high voltage traction battery and the 12V utility battery in a Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV). Efficient operation of the converter is crucial in order to maintain the energy of traction battery for a longer time and for increasing driving distance. Light load efficiency of the dc-dc converter is especially important because this converter is lightly loaded most of the time while the car is being driven. The passive asymmetrical auxiliary circuit used to extend the soft switching range, produces extra circulating currents that increases conduction losses. A new technique for controlling circulating currents in the auxiliary circuit is introduced that with a small increase in controller complexity, reduces conduction losses and improves the converter efficiency especially at light load. By proper duty cycle control of the full bridge switches, auxiliary circulating currents are reduced to the minimum possible values required for ZVS. While phase shift angle mainly serves as the output regulation control parameter, duty cycle is varied to keep converter in the soft switching region with minimum conduction losses. Theoretical analysis and operating principles as well as soft switching operation are discussed. Experimental results for a 2KW converter are presented that validate the significant improvement in efficiency and considerable saving of valuable energy storage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».