A Direct 24- to 1-V Multilevel Multiphase Hybrid Buck Converter With Automatic V CF Balancing and Current Sharing Mechanism

降压式变换器 电流(流体) 物理 机制(生物学) 控制理论(社会学) 材料科学 计算机科学 电子工程 热力学 工程类 控制(管理) 功率(物理) 量子力学 人工智能
作者
Zhou Yong,Hetong Wang,Yinglyu Xiong,Xun Liu,Yanqi Zheng,Kong‐Pang Pun,Ka Nang Leung
出处
期刊:IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11 (6): 5954-5968 被引量:1
标识
DOI:10.1109/jestpe.2023.3317253
摘要

This article presents a multilevel multiphase (MLMP) dual-path hybrid buck converter for direct 24- to 1-V step-down conversion. Unlike the conventional multilevel buck converter, which requires extra calibration loop(s) to tune the flying capacitor voltage(s) ( $V_{\mathrm {CF}}$ ), automatic $V_{\mathrm {CF}}$ balancing is achieved in the proposed MLMP hybrid buck converter. The intrinsic current balancing among output phases is also attained without the need for dedicated development of current sensors. To reduce the high conduction loss from a high dc resistance (DCR) of the inductor, a dual-path hybrid output stage is adopted, where an assisted capacitive path is added to reduce the current stress on the main inductive path. Thus, DCR's conductive loss is greatly reduced. Detailed analyses on the natures of automatic $V_{\mathrm {CF}}$ and current balancing, the loop performances, and power losses are provided. To verify the effectiveness of the proposed structure, a prototype converter is built. Compared with the MLMP converter using a conventional buck converter (CBU) as the output stage, the conversion efficiency of the proposed MLMP converter with the dual-path hybrid output stage is increased by up to 6.3% at a load of 10 A. The peak efficiency is up to 89% with an adopted inductor with DCR of 2 $\text{m}\Omega $ .

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
七七完成签到,获得积分10
刚刚
体贴怜翠发布了新的文献求助10
刚刚
小白应助XIEQ采纳,获得10
2秒前
3秒前
6秒前
woobinhua完成签到,获得积分10
6秒前
今后应助brianzk1989采纳,获得10
6秒前
vv发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
8秒前
10秒前
沙砾完成签到,获得积分10
10秒前
MA发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
孤独绮梅完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
小白应助XIEQ采纳,获得10
13秒前
猪猪hero应助含辰惜采纳,获得10
13秒前
13秒前
12发布了新的文献求助10
14秒前
无极微光应助1454727550采纳,获得20
14秒前
jinzhen发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
猪小猪发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
15秒前
番番完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
16秒前
优美紫槐发布了新的文献求助10
18秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
猪四郎完成签到,获得积分10
19秒前
甘小平关注了科研通微信公众号
20秒前
zgnb发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
21秒前
21秒前
jesse完成签到,获得积分10
23秒前
Hello应助zgnb采纳,获得10
24秒前
zzh319完成签到,获得积分10
26秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
El poder y la palabra: prensa y poder político en las dictaduras : el régimen de Franco ante la prensa y el periodismo 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5605657
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690241
关于积分的说明 14862785
捐赠科研通 4702214
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542212
邀请新用户注册赠送积分活动 1507831
关于科研通互助平台的介绍 1472132