A Sensorless Feedforward Balancing Compensator for Improved Interphase Dynamics in Auxiliary-Assisted Dual-Inductor-Hybrid Converters
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid Switched-Capacitor (SC) converters are well-suited for space-critical 48V automotive applications due to their high power density, however, the fast transient response necessary for the stringent regulation requirements of CPU core voltages remains a challenge. A Dual-Inductor Hybrid (DIH) dc-dc converter with a flying-capacitor-tapped auxiliary stage was proposed to improve the load transient response, however, the converter output and DIH interphase dynamics become coupled. This paper presents a sensorless feedforward compensation scheme for improving the interphase dynamics in the 48V-to-1V auxiliary-assisted DIH converter. The proposed scheme extracts the auxiliary duty cycle and adjusts the duration of the DIH switching states to reduce the balancing time of the interphase dynamics. A small-signal model of the auxiliary-assisted DIH converter is proposed and validated with simulation results to analyze the closed-loop stability of the proposed technique. Experimental results demonstrate that the feedforward compensation scheme reduces the settling time of the interphase dynamics by 65% while eliminating the use of an external sensor for active balancing in the auxiliary-assisted DIH converter.
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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 ».