Inrush Current Limit or Extreme Startup Response for LLC Converters Using Average Geometric Control
Notice bibliographique
Résumé
LLC resonant converters suffer from a startup inrush current that may push power switches beyond the safe operating area. The conventional method of limiting the startup inrush current is to adopt the frequency decrement method; however, doing so, results in the overdesign of magnetic components and the gate driver circuit, sluggish startup response, and circulating current in light and no-load conditions. To tackle these problems, this paper proposes a nonlinear controller called the average geometric controller (AGC), offering low-cost implementation requirements. The proposed controller uses the advantages of a new LLC average large-signal model, in order to analyze the large-signal nature of the converter. Studying the average nature of LLC converters enables the use of low-bandwidth sensors, and lower sampling rates, while improving the system performance. In addition to limiting the startup inrush current without employing a very high switching frequency, the proposed AGC provides an extreme dynamic startup response for LLC converters, with near zero voltage overshoot. In order to validate the theoretical analysis, experimental results of an LLC converter are presented using the proposed controller. Comparative experimental analysis is performed with a conventional method for limiting inrush current. Moreover, the accuracy of the average large-signal model is experimentally validated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».