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Enregistrement W3185998982 · doi:10.1109/tpel.2021.3076745

A New Approach to Steady-State Modeling, Analysis, and Design of Power Converters

2021· article· en· W3185998982 sur OpenAlexafffund
Mohammad Daryaei, S. Ali Khajehoddin, Javad Mashreghi, Khurram K. Afridi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConvertersWaveformControl theory (sociology)Steady state (chemistry)Ordinary differential equationNetwork topologyPower (physics)Topology (electrical circuits)Nonlinear systemComputer scienceElectronic engineeringMathematicsEngineeringDifferential equationVoltagePhysicsElectrical engineeringMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steady-state models of power converters that provide accurate closed-form expressions for converter waveforms are extremely valuable for converter analysis and design, and enable comparative evaluation of different converter topologies. An obstacle in the development of such models is the inherent nonlinearity of switching power converters. This article presents a systematic procedure to model a broad class of power converters using ordinary differential equations (ODEs) with periodic and discontinuous inputs, and provides an approach to determine closed-form expressions for their steady-state waveforms. The formal mathematical proof of the proposed approach to finding closed-form expressions for the steady-state solution of ODEs with periodic and discontinuous inputs, Laplace-based theorem (LBT), is also presented. The presented modeling procedure and LBT, collectively called Laplace-based steady-state modeling (LBSM), serves as an effective analysis and design tool for power converters. The value of LBSM is demonstrated by using it to obtain closed-form expressions for the steady-state waveforms of different types of converters. In particular, two commonly used topologies—the series resonant converter and the phase-shift converter—are analyzed and compared using LBSM and their optimum operating conditions and applications are discussed. The converter waveforms, soft switching ranges and other characteristics obtained using LBSM are also validated through simulations and experiments.

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 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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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