Design of Time-Mode PI Controller for Switched-Capacitor DC/DC Converter Using Differential Evolution Algorithm—A Design Methodology
Notice bibliographique
Résumé
This work presents an automated design methodology for time-mode proportional and integral (PI) controllers aimed for an on-chip switched-capacitor (SC) dc/dc converter system. The basis of this design is the use of evolutionary optimization algorithms to find the near-optimal set of sizings for the time-mode PI controller. It is motivated due to the difficulty faced when tuning the controller parameters at a circuit level, which arise as a result of the presence of modeling inaccuracies and the small region for the linearized model where it is defined. Moreover, this design proposes the required modifications for the original design presented for the inductor-based dc/dc converter. These modifications are necessary to operate the SC dc/dc converter in slow switching limit (SSL). The addition of a pulse-width-modulated (PWM)-to-pulse frequency-modulated (PFM) conversion block is presented and elaborated in this article. The controller is codesigned using the differential evolution algorithm for the circuit level implementation to mitigate the issues prior mentioned. The optimized controller is then tested in a simulation environment using TSMC$0.18~\mu \text{m}$technology. The results of the optimized controller were superior to those of a conventional controller. The optimized system achieved an overall efficiency of 79.1%.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».