Fault Detection in a Hybrid Dickson DC–DC Converter for 48-V Automotive Applications
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous driving features have introduced safety-critical processor modules. A 48-V network has been developed to enable efficient power distribution. A fault-tolerant high-voltage power management unit is required to ensure continuous power delivery to critical loads. This article compares the cost and efficiency penalty of accommodating the fault-tolerant capability in common dc-dc topologies. The comparison is verified using a 0.13-μm high-voltage automotive Bipolar-CMOS-DMOS SMARTMOS technology in a Cadence simulation environment. Besides, a quantitative reliability assessment of the single-phase and multiphase configurations is presented. This has led to the selection of the hybrid Dickson topology, which has the best electrical performance and comparable cost and reliability among all for high-conversion-ratio fault-tolerant 48-V automotive application. Moreover, this article presents a fast and robust short-circuit and open-circuit fault detection scheme for power switches and flying capacitors in a hybrid Dickson dc-dc converter. The detection method only observes the low-voltage switching node, which eliminates the challenges associated with high-voltage high-bandwidth sensing. The performance of the design has been verified using a multiphase 48-V-to-3.3-V 4-to-1 Dickson converter prototype. The measured results demonstrate that the short-circuit faults are detected within two switching cycles of 250 kHz, which is less than the 10-μs short-circuit immunity of commercial silicon devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».