Time domain analysis of LLC resonant converters in the boost mode for battery charger applications
Notice bibliographique
Résumé
In order to support different types of rechargeable batteries (e.g. Li-Ion, Lead-Acid, NiMh), the design of universal battery chargers must focus on wide output voltage regulation, rather than on constant voltage regulation. The universal battery charger is expected to provide a demanding output voltage range between nominal and 1.5 times nominal, while sustaining the maximum power delivery and maintaining high efficiency. The softly switched LLC resonant converter is one of the best topologies for designing battery chargers due to its ability to produce variable voltage gains in different operating frequencies, while providing soft switching for all semiconductor devices. The objective of this paper is to solve the Time Domain set equations of the LLC resonant converter in boost mode, and extract closed form answer for the voltage gain as a function of converter variables (e.g. input voltage, switching frequency, resonant elements, output load). The closed form answer can precisely predict the behavior of the LLC resonant converter and can be employed in order to design and optimize the LLC resonant converter in the boost mode. In this paper, the Time Domain (TD) analysis of the LLC resonant converter in the operating mode below the resonant frequency will be presented, and a closed form answer for the converter voltage gain will be extracted. The experimental results, extracted from a 1200W platform, shows that using the obtained voltage gain equation for the LLC resonant converter results in a far higher degree of accuracy than does using First Harmonic Approximation method.
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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 ».