Optimal Design of Current Source Gate Driver for a Buck Voltage Regulator Based on a New Analytical Loss Model
Notice bibliographique
Résumé
The superior advantages of a new current-source resonant driver are verified thoroughly by the analytical analysis, simulation and experimental results. A new accurate analytical loss model of the power MOSFET driven by a current-source resonant gate driver is developed. Closed-formed analytical equations are derived to investigate the switching characteristics due to the parasitic inductance. The modeling and simulation results prove that compared to a voltage driver, a current-source resonant driver significantly reduces the propagation impact of the common source inductance during the switching transition at very high switching frequency, which leads to a significant reduction of the switching transition time and the switching loss. Based on the proposed loss model, a general method to optimize the new resonant driver is proposed and employed in the development of a 12V synchronous buck voltage regulator (VR) prototype at 1MHz switching frequency. The level-shift circuit and digital implementation of complex programmable logic device (CPLD) are also presented. The analytical modeling matches the simulation results and experimental results very well. Through the optimal design, a significant efficiency improvement is achieved. More importantly, compared to other state of the art VR approaches, the current-source driver is very promising from the standpoints of both performance and cost-effectiveness.
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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 ».