A GaN DC-DC Converter with In-Situ Detection of Aging-Induced C<sub>oss</sub> Changes for Device State-of-Health Determination
Notice bibliographique
Résumé
Detecting power-device State-Of-Health (SOH) during converter operation can enhance system reliability by predicting imminent failure scenarios. While various aging indicators for GaN devices have been demonstrated in the literature, few are practically measurable in an active converter. This paper demonstrates that the large-signal device output capacitance <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$(C_{\text{oss}})$</tex> is a reliable indicator of short-circuit (SC) aging, and proposes an insitu measurement technique to capture its value by leveraging the operational waveforms of soft-switching converters. Experimental results show a 5% decrease in the large-signal <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$C_{\text{oss}}$</tex> after 5000 SC cycles, proving the usefulness of this parameter as an SOH indicator. The in-situ measurement technique is demonstrated in a synchronous buck converter operating in discontinuous conduction mode, successfully capturing the SC-aging-induced change in <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$C_{\text{oss}}$</tex> . The presented results and proposed measurement technique pave the way for system-level monitoring of power-device SOH and self-calibrating operation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».