一段包含 20 张 1µs 屏幕截图的动画序列展示了 Pre-Switch AI 如何在未知条件下主动学习初始启动过程，然后优化并调整所需的时序，以确保 PWM 输入产生电流斜坡，从而模拟正弦波输出的前半部分。
从 200kW 逆变器获得的双脉冲测试数据表明，由 Pre-Flex™ FPGA 驱动的 Pre-Drive™ 3 控制器板和 RPG 栅极驱动板组成的 Pre-Switch 软开关平台可将系统开关损耗降低 90% 或更多。
在初始开关周期 (0) 开始时，Pre-Switch AI 控制器评估多个输入以确定系统模式，然后对软开关所需的谐振周期进行安全（但非最优）的估计。在随后的开关周期 (1) 中，所有 AI 输入和来自开关周期 0 的输出都会被重新测量和精确分析。随后，会发出与开关周期 0 类似的第二个保守谐振同步周期。
在开关周期 (2) 中，AI 算法的定量可靠性已达到，能够预测最佳谐振时间，从而确保完全平滑的开关，并最大限度地降低系统各方面的损耗。然后在开关周期 (3) 中，AI 算法将系统输入与前几个开关周期的结果进行比较，并调整谐振时间，以在负载电流增加的情况下充分优化平滑开关。这些输入和输出与前一个开关周期的输入和相应的谐振时间一起存储，以提高系统精度和优化程度。
在后续周期中，平滑开关精度将持续优化、存储，并与维持精确强制谐振平滑开关所需的期望结果进行比较。系统温度、输入电压、输出负载电流和器件退化等变化均在开关前 AI 算法中予以考虑和优化。
Pre-Switch首席执行官Bruce T. Renouard表示：“Pre-Switch助力客户构建开关频率比传统固定开关IGBT系统快4-5倍、比传统固定开关SiC和GaN系统快35倍的系统。GIF动画演示了我们的人工智能如何在CleanWave200中实现800VDC到三相交流电的双向转换，功率高达200kVA，开关频率为100kHz，效率高达99%。”
CleanWave200评估系统、参考设计和设计文件均可从Pre-Switch订购。
