MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3107287639 · doi:10.1002/047134608x.w8395

Soft‐Switching in Power Electronic Converters–An Introduction

2019· other· en· W3107287639 sur OpenAlexaff
Gerry Moschopoulos

Notice bibliographique

RevueWiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering · 2019
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersVoltagePower (physics)Electrical engineeringFlyback transformerSwitching timeCommutation cellElectronic engineeringComputer scienceEngineeringSwitched-mode power supplyPhysicsTransformerConstant power circuit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Power electronic converters serve as the standard interface between source and load in almost any electrical equipment. They have power semiconductor devices that are operated as ON/OFF switches at high switching frequencies. These switching devices are not ideal, however, and generate a considerable amount of switching losses that reduce converter efficiency. The main cause of these losses is the overlap of voltage and current that occurs whenever a switch transitions from being fully on or fully off, or vice versa. A significant reduction of these switching losses can be achieved if a converter switch is made to operate with “soft‐switching,” with switching transitions that are gradual as opposed to sudden or hard. Soft‐switching methods can generally be classified as being either zero‐voltage switching (ZVS) with the switch voltage made to be zero during a switching transition or zero‐current switching (ZCS) with the switch voltage made to be zero during a switching transition. Making either the voltage or current of a switch zero during a switching transition ensures the reduction of any overlap of voltage and current and thus the reduction of switching losses. In this article, the basic principles of soft‐switching for dc‐dc power converters operating with high switching frequencies (>50 kHz) are reviewed. A number of soft‐switching methods for simple single‐switch converters such as the boost and buck converters are presented along with methods for more sophisticated dc‐dc converters such as the forward, flyback, and full‐bridge converters. Each method is described in some detail and its strengths and weaknesses are discussed. The article also presents some brief discussion of soft‐switching methods for ac‐dc converters and dc‐ac inverters as well.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWiley Encyclopedia of Electrical and Electronics EngineeringMême sujetAdvanced DC-DC ConvertersTravaux en français237 207