Systematic Review of the Design Process for LLC Resonant Converters: Modelling, Voltage Gain Range, and Efficiency Optimization
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The proliferation of power conversion requirements in renewable energy systems and rail transit systems demands LLC resonant converters with enhanced voltage adaptability and efficiency. This review systematically studies three elements in the design progress for LLC resonant converters: (1) modelling methodologies; (2) extended voltage gain range solutions; and (3) efficiency optimization strategies. Existing modelling approaches, including time‐domain analysis (TDA), fundamental harmonic approximation (FHA), and hybrid analytical methods, are systematically compared, revealing inherent limitations in predicting parasitic parameter effects and mode transition boundaries under high voltage operation. For voltage gain extension, methods are categorized into topology modifications (e.g., dual bridge architectures, resonant tank morphing) and control‐based solutions (e.g., hybrid frequency‐pulse width modulation), with detailed analyses of their impacts on component stress and dynamic stability. Efficiency optimization is analysed through three key approaches: light‐load efficiency improvement, resonant frequency tracking techniques for loss minimization, and synchronous rectification implementations. By comparing the key parameters with the multi‐objective optimization framework, the application boundaries of the existing design methods are summarized, and the current challenges and future development directions in this field are discussed.
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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 ».