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Enregistrement W4386260127 · doi:10.1109/cpe-powereng58103.2023.10227409

Multi-Mode PWM Modulator for a 4-Switch DC-DC Converter Operating with Tri-State

2023· article· en· W4386260127 sur OpenAlexaff
Qiong Wang, Luiz A. C. Lopes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulse-width modulationInductorInterfacingRippleComputer scienceVoltagePower (physics)Modulation (music)Control theory (sociology)Electronic engineeringElectrical engineeringEngineeringPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 4-switch bi-directional (Buck+Boost) dc-dc converter is a good choice for interfacing DC buses where the voltage of one bus can be higher or lower than the other. It can operate with four different states determined by a pair of ON switches. The simplest and most common modulation schemes employ only two of them, in a dual-state logic. Tri-state operation can eliminate the right-half plane zero from the transfer function output-to-control variable in Boost-derived modes of operation. It can also reduce the inductor current ripple and rms value. A similar effect can be obtained by changing the order of the states used in a switching period as the power flow reverses. The issue of switching losses can be addressed with zero voltage switching (ZVS) but requires the inductor current to reverse in every switching cycle. Operation with ZVS frequently employs all four states. This paper describes a new carrier-less PWM modulator that allows the change of the mode of operation and sequence of states in a simple way. Its performance is verified by simulation of the 4-switch converter in a typical application: As the interface of a supercapacitor connected to a DC bus employing a tri-state scheme with possible reversal of the states of operation.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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