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Enregistrement W2966734920 · doi:10.1109/tcsi.2019.2927270

A Single-Stage Dual-Output Tri-Mode AC-DC Regulator for Inductively Powered Application

2019· article· en· W2966734920 sur OpenAlexfundno aff
Qiong Wei Low, Liter Siek

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of New South WalesUniversity of Ottawa
Mots-clésVoltageRectifier (neural networks)InductorVoltage regulatorElectronic engineeringPower (physics)Energy conversion efficiencyLow-dropout regulatorElectrical engineeringComputer scienceEngineeringDropout voltagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a one-stage AC-DC voltage regulator with dual-output for inductively powered applications. In order to maximize the circuit performances, more than one independent regulated output voltage is often required to cater for different sub-modules in a system. The typical two-stage implementation which consists of a rectifier and a multiple-output DC-DC converter limits the overall power conversion efficiency of the receiver. A new architecture which is able to rectify and regulate two or more output voltages simultaneously in a single-stage is proposed and thereby improving the overall power conversion efficiency substantially. In addition, an energy-efficient control scheme is adopted to control the multiple switches in the architecture. Since no inductor is required in the proposed one-stage conversion structure, the cross-regulation problem that used to exist in a multiple-output switching converter has been eliminated. Apart from this, it is easier to be integrated with a system-on-chip (SoC) due to its minimized footprint. The trimode dual-output design was fabricated in standard 0.18μm CMOS process. It delivers a maximum output power of 114mW. The measured peak power conversion efficiency is 91.7% at dual regulated output voltages of 1.8V and 2V.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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