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Design of Stable Digital V2 Controllers for the Synchronous Noninverting Buck–Boost Converter

电感器 控制器(灌溉) 转换器 降压式变换器 电容器 数字控制 控制理论(社会学) 电压 计算机科学 物理 拓扑(电路) 电子工程 电气工程 工程类 控制(管理) 农学 人工智能 生物
作者
Velicheti Sivaji Ganesh,Amit Kumar Singha
出处
期刊:IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11 (3): 2826-2836 被引量:3
标识
DOI:10.1109/jestpe.2022.3233250
摘要

The noninverting buck–boost converter is suitable for battery-powered applications as it can operate in buck, buck–boost, and boost modes. Traditional current mode and voltage mode controllers are generally employed to control it in a closed loop. It is well established that a peak V 2 controller provides superior load-transient performance compared to conventional current mode and voltage mode controllers. However, a peak V 2 controller cannot be applied to the noninverting buck–boost converter during boost and buck–boost modes because of its nonminimum phase behavior. This article proposes a digital peak V 2 controller that can work effectively during all modes. The proposed controller samples both the inductor current and output voltage at the rate of the switching frequency. Thus, the digital implementation of this controller does not need high-speed analog-to-digital converters (ADCs). Unlike traditional peak V 2 controllers, the proposed controller does not depend on the effective series resistance (ESR) of the output capacitor. An average model-based small-signal model of the proposed controller is presented. Analysis shows that a sufficient current loop gain can make the system behave like a first-order system. This enables the designer to employ a PI controller to achieve superior transient performance in all the modes. Furthermore, fast-scale stability analysis of the controller is carried out using approximate discrete-time models to derive an analytical stability boundary of slope compensation. A noninverting buck–boost converter prototype is fabricated, and the proposed controller is implemented using an FPGA platform. Experimental results show a close correlation with the analysis.
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