Enhanced Small-Signal Modeling for Charge-Controlled Resonant Converters
Notice bibliographique
Résumé
Charge control for resonant converters introduces an inner feedback loop that improves the system dynamic characteristics. However, small-signal modeling is not straightforward with charge-controlled resonant converters due to the nature of resonant behavior. Conventional small-signal models for charge-controlled resonant converters are developed based on the converter input and output energy balance. This simplified approach overlooks the dynamics of the magnetizing inductor current and generates errors in small-signal frequency response. To improve the analytical model and enable high-bandwidth design, this paper proposes a new methodology for modeling charge-controlled resonant converters. The energy stored in the resonant tank is analyzed using the theory of Extended Describing Function (EDF), which accounts for the effect of the magnetizing current. This methodology applies to a wide range of charge control variants, such as Bang-Bang Charge Control and Hybrid-Hysteretic Control. To demonstrate the modeling procedure, this paper considers a high-order, five resonant-component half-bridge CLLC resonant converter as a case study. The proposed analytical model is applied to a 1-kW, 400-V power supply prototype for simulation and experimental validation. The proposed model successfully predicts the frequency response of the resonant converter across frequency and load conditions, providing rapid frequency-domain evaluation in the design process.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».