A 9.2-ns to 1-s Digitally Controlled Multituned Deadtime Optimization for Efficient GaN HEMT Power Converters<i/>
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a tunable new deadtime control circuit providing an optimal delay for power converter optimization. Our method can reduce the deadtime loss while improving the efficiency and power density of a given power converter. The circuit presents a reconfigurable delay element to generate a wide range of deadtime for different power conversion applications with varying loads and input voltages. The optimal deadtime equation for buck converters is derived, and its dependency on the input voltage and load is discussed. Experimental results show that the presented circuit can provide a wide range of deadtime delays, ranging from 9.2 ns to 1000 ns. The power consumption of the presented circuit is measured for different capacitive loads ($\text{C}_{\mathrm {L}}$) and operating frequencies (${f}_{\mathrm {s}}$). The circuit consumed a power between 610$\mu \text{W}$and$850~\mu \text{W}$across the measured deadtime ranges while$\text{C}_{\mathrm {L}} =12$pF,$\text{V}_{\mathrm {dd}} =3.3$V, and$\text{f}_{\mathrm {s}}=200$kHz. The proposed deadtime generator can operate up to 18 MHz when the minimum deadtime of 9.2 ns is selected. The presented circuit occupies an area of$150\mu $m$\times 260\mu \text{m}$. The fabricated chip is connected to a buck converter to validate the operation of the proposed circuit. The efficiency of a typical buck converter with minimum$\text{T}_{\mathrm {DLH}}$and optimal$\text{T}_{\mathrm {DHL}}$at$\text{I}_{\mathrm {Load}} =25$mA is improved by 12% compared to a converter with a fixed deadtime of$\text{T}_{\mathrm {DLH}} =\,\,\text{T}_{\mathrm {DHL}} =12$ns.
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 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 | 0,001 | 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 ».