A Dynamic Gate Driver with Auto-Patterning to Reduce Ringing and Switching Loss
Notice bibliographique
Résumé
Parasitics in the gate loop can cause undesirable ringing oscillation for SiC power MOSFETs. Normally, ringing can be suppressed by adding a fixed gate resistor$\left(R_{G}\right)$to slow down the switching transient by limiting the gate current ($I_{G}$). However, a large$\boldsymbol{R}_{\boldsymbol{G}}$will increase the turn-on or turn-off times and the switching loss. Dynamic gate driving is implemented to mitigate this issue by adjusting$R_{G}$during different phases of the gate transient. The optimal timing (topt) was traditionally determined through a trial-and-error procedure. In this paper, we proposed a practical dynamic gate driver IC that can automatically identify the appropriate$R_{G}$driving pattern to achieve fast switching, low ringing, and improved efficiency. The end of the Miller plateau is detected as the point to adjust the gate driving strength$\left(R_{G}\right)$. An internal switched capacitor filter is designed to sense the end of the Miller plateau by monitoring the gate node ($V_{\text {Gate }}$). This timing with respect to the PWM input signal, topt, is used to generate a new gate driving pattern for the next switching cycle. Tests were conducted using a double pulse test (DPT) for varying IDS conditions. A value of 507 ns for$t_{O P T}$is obtained for$I_{D S}=3 \mathrm{A}, V_{D S}=15 \mathrm{V}$, and$V_{\text {Drive }}=$15 V. Applying topt to the gate driving pattern on the following DPT cycle, ringing undershoot on$V_{\text {Gate }}$, switching speed, and switching loss are improved by$59 \%, 74 \%$, and 57 %, respectively, when compared to the fixed large$R_{G}$method.
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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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».