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Enregistrement W2164308501 · doi:10.1109/pesc.2007.4342227

Optimal Design of Current Source Gate Driver for a Buck Voltage Regulator Based on a New Analytical Loss Model

2007· article· en· W2164308501 sur OpenAlexaff
Zhiliang Zhang, Wilson Eberle, Zhihua Yang, Yan‐Fei Liu, Paresh C. Sen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInductanceCurrent sourceGate driverVoltage sourceElectronic engineeringBuck converterComplex programmable logic deviceDriver circuitVoltageComputer scienceEngineeringElectrical engineeringEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,803

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 savante0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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