Modelling and Control of a High-Step-Up Enhanced Super-Lift Converter
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 206
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JOAPE-13-4_004
تاریخ نمایه سازی: 7 اردیبهشت 1404
چکیده مقاله:
Step-up DC-DC converters are essential components used in a wide range of applications. Many researchers have proposed various methods to achieve high voltage gain in DC-DC converters. However, this typically involves adding multiple passive components, which increases system complexity and complicates output voltage control. Maintaining a constant output voltage at the desired value is critical in these converters despite the load, supply voltage changes, and circuit disturbance. Recently, a snubber-less high-step-up enhanced super-lift converter has been developed as a possible solution to these issues. This converter offers high gain without high voltage stress or snubber losses. A model of the converter was created using the state-space averaging technique and is presented in this paper. The control strategy proposed uses the input current in the inner loop and the output voltage in the outer loop. The paper also includes simulation and experimental results that validate the circuit analysis equations.
کلیدواژه ها:
High-gain DC-DC converter ، voltage lift technique ، coupled inductor ، state space average modelling ، cascade control
نویسندگان
Saeed Hasanzadeh
Department of Electrical and Computer Engineering, Qom University of Technology, Qom, Iran.
Seyed Mohammad Dehghan
Department of Electrical and Computer Engineering, Qom University of Technology, Qom, Iran.
M. Asadi
Department of Electrical and Computer Engineering, Qom University of Technology, Qom, Iran.
Seyed Mohsen Salehi
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :