量子电力电子学：从理论到实现
系统与控制
2023-03-09 v1 系统与控制
摘要
尽管在4H-SiC和GaN技术等宽禁带(WBG)半导体方面已取得令人瞩目的进展，但缺乏控制栅极驱动的智能方法，阻碍了半导体芯片最大潜力的发挥，无法获得期望的器件运行特性。因此，一个有力的持续趋势是设计快速栅极驱动开关方案，以在系统层面提升电子设备的性能。为解决此问题，本文提出一种利用机器学习中量子计算概念的栅极驱动开关控制新型智能方案。具体而言，将量子原理引入深度强化学习(DRL)，以应对常规计算机的硬件限制以及不断增长的数据集规模。借助量子理论的潜在优势，受量子特性影响的DRL算法(称为QDRL)不仅将改善原生算法在传统计算机上的性能，还将推动量子计算与机器学习等相关研究领域的进展。为检验QDRL的实用性与有效性，选取带恒功率负载(CPLs)的dc/dc并联升压变换器作为案例研究，并给出了若干功率硬件在环(PHiL)实验与对比分析。
引用
@article{arxiv.2303.04763,
title = {Quantum Power Electronics: From Theory to Implementation},
author = {Meysam Gheisarnejad and Mohammad-Hassan Khooban},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.04763},
year = {2023}
}