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Enregistrement W4315605948 · doi:10.1109/tpel.2023.3235968

A Line Cycle Synchronous Rectification Strategy Based on Time-Domain Analysis for Single- Stage AC–DC LLC Converters

2023· article· en· W4315605948 sur OpenAlexaff
Mojtaba Forouzesh, Yan‐Fei Liu, Paresh C. Sen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersRectificationMicrocontrollerComputer scienceTopology (electrical circuits)Line (geometry)Rectifier (neural networks)Electrical engineeringVoltageEngineeringComputer hardwareMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synchronous rectification that is being widely used in high power and current DC-DCLLCresonant converters to reduce conduction losses can be challenging in single-stage AC-DCLLCconverters with high output voltage levels (i.e., >200 V) where synchronous rectifier (SR) driving ICs cannot be used. In this paper, a simple AC line cycle synchronous rectification strategy with direct control by a cost-effective microcontroller unit (MCU) is proposed for single-stage AC-DCLLCconverters with high switching frequencies using wide bandgap devices (i.e., GaN or SiC). The SR gate pulse is generated based on the time-domain calculated conduction time, which is then switchedonandoffover the AC line cycle to avoid reverse power flow in light load conditions. The proposed strategy reduces the complexity of implementation over any adaptive online calculation or model-based methods that require powerful and expensive MCUs. First, the operation is briefly described followed by the time-domain analysis for AC operation. Next, the calculation and methodology behind the proposed AC line cycle SR driving strategy are discussed in detail. A scaled-down wide bandgap-based AC-DCLLCconverter prototype with a 250--400 V output voltage range is used with digital control implementation to validate the performance of the proposed synchronous rectification strategy. It is found that maximum efficiency of 98.1% can be achieved which is improved by around 0.5% over the conventional fixed conduction time method. Moreover, it is shown that the proposed method obtains the same efficiency levels as more complex adaptive SR driving approaches.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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