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Enregistrement W4386631016 · doi:10.1109/peds57185.2023.10246522

EMI investigation of a Bridgeless-PFC LED Driver with Direct Power Transfer Circuit

2023· article· en· W4386631016 sur OpenAlexaff
Djilali Hamza, Majid Pahlevani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Noise Suppression
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEMIElectromagnetic interferenceInductorPower factorElectronic engineeringElectromagnetic compatibilityElectrical engineeringEngineeringComputer scienceTopology (electrical circuits)Voltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an investigation of the electromagnetic interference (EMI) issues pertaining to an isolated bridgeless single-stage, light-emitting diode (LED) driver. The front-end of the converter consists of a Power factor correction (PFC) circuit and a soft-switching technique to ensure a close to unity power factor. In addition, a complementary circuit is added to directly transfer power from the primary circuit to the load using a couple-inductor to reduce the stress on the MOSFETs switches while guaranteeing maximum power throughput. Due to the switching nature of this topology with high di/dt and dv/dt, a significant EMI noise, in both common and differential modes, is generated in the primary circuit, which can find its way back to the utility grid. Thus, compliance with applicable Electromagnetic Compatibility (EMC) standards is required. Further details relevant to the circuit CM and DM noise issues will be discussed. An EMI filter design will be illustrated and results for the conducted EMI emission will be provided.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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