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Enregistrement W2940386646 · doi:10.1109/tpel.2019.2909903

MOSFET Power Loss Estimation in <i>LLC</i> Resonant Converters: Time Interval Analysis

2019· article· en· W2940386646 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTopology (electrical circuits)ConvertersDiodePower (physics)Electronic engineeringComputer scienceMOSFETInverterElectrical engineeringEngineeringVoltagePhysicsTransistor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past ten years, LLC resonant converters have become a mainstream topology for dc/dc power conversion, and multiple design tools have been developed for this topology, including controllers, regulators, soft-switching techniques, etc. While many tools are available for designing this converter, techniques for accurately determining power losses in the inverter MOSFETs of the topology based on time-domain analysis have not been fully explored yet. Precise power loss estimation is fundamental to determine the thermal behavior of the switches before the converter is built, which accelerates and optimizes the thermal management design process. In addition, accurate methods of estimating conduction losses, which are dominant in this topology, switching losses, and body diode losses are lacking in the literature. This paper proposes a method for enhancing power loss estimation in LLC inverter MOSFETs based on time-domain analysis of the converter. Moreover, a detailed characterization of MOSFET's conduction losses (P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">cond</sub> ), switching losses (P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">sw</sub> ), and body diode losses (P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">diode</sub> ), including the effects of different parameters such as gate-source voltage (V <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">GS</sub> ), junction temperature (T <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">j</sub> ), drain current (I <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">D</sub> ), and drain-source voltage (V <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">DS</sub> ), is presented, which can further improve power loss assessment in this topology. The developed method based on time interval analysis replaces the simplistic first-harmonic approximation (FHA), which allows for improved power loss calculations. Further improvement is obtained with the detailed characterization of the switching device. As verified by simulation and experimental results, the proposed estimation tool provides a significant boost in accuracy for power loss determination when compared to the existing method for power loss estimation using FHA.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,197 · 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