Contribución al diseño de lazos de realimentación electrónica para microsistemas electromecánicos (MEMS) resonantes: ruido de fase generado en lazos osciladores por sus realimentaciones

En 1966, D. B. Leeson publicó el artículo titulado “A simple model of feedback oscillator noise spectrum” en el que, mediante una ecuación obtenida de forma heurística y basada en parámetros conocidos de los osciladores, proponía un modelo para estimar el espectro de potencia que cuantifica el Ruido de Fase de estos osciladores. Este Ruido de Fase pone de manifiesto las fluctuaciones aleatorias que se producen en la fase de la señal de salida de cualquier oscilador de frecuencia f_0. Desde entonces, los adelantos tecnológicos han permitido grandes progresos en cuanto a la medida del Ruido de Fase, llegando a encontrar una estrecha “zona plana”, alrededor de f_0, conocida con el nombre de Ensanchamiento de Línea (EL) que Leeson no llegó a observar y que su modelo empírico no recogía. Paralelamente han ido surgiendo teorías que han tratado de explicar el Ruido de Fase con mayor o menor éxito. En esta Tesis se propone una nueva teoría para explicar el espectro de potencia del Ruido de Fase de un oscilador realimentado y basado en resonador L-C (Inductancia-Capacidad). Al igual que otras teorías, la nuestra también relaciona el Ruido de Fase del oscilador con el ruido térmico del circuito que lo implementa pero, a diferencia de aquellas, nuestra teoría se basa en un Modelo Complejo de ruido eléctrico que considera tanto las Fluctuaciones de energía eléctrica asociadas a la susceptancia capacitiva del resonador como las Disipaciones de energía eléctrica asociadas a su inevitable conductancia G=1⁄R, que dan cuenta del contacto térmico entre el resonador y el entorno térmico que le rodea. En concreto, la nueva teoría que proponemos explica tanto la parte del espectro del Ruido de Fase centrada alrededor de la frecuencia portadora f_0 que hemos llamado EL y su posterior caída proporcional a 〖∆f〗^(-2) al alejarnos de f_0, como la zona plana o pedestal que aparece en el espectro de Ruido de Fase lejos de esa f_0. Además, al saber cuantificar el EL y su origen, podemos explicar con facilidad la aparición de zonas del espectro de Ruido de Fase con caída 〖∆f〗^(-3) cercanas a la portadora y que provienen del denominado “exceso de ruido 1⁄f” de dispositivos de Estado Sólido y del ruido “flicker” de espectro 1⁄f^β (0,8≤β≤1,2) que aparece en dispositivos de vacío como las válvulas termoiónicas. Habiendo mostrado que una parte del Ruido de Fase de osciladores L-C realimentados que hemos denominado Ruido de Fase Térmico, se debe al ruido eléctrico de origen térmico de la electrónica que forma ese oscilador, proponemos en esta Tesis una nueva fuente de Ruido de Fase que hemos llamado Ruido de Fase Técnico, que se añadirá al Térmico y que aparecerá cuando el desfase del lazo a la frecuencia de resonancia f_0 del resonador no sea 0° o múltiplo entero de 360° (Condición Barkhausen de Fase, CBF). En estos casos, la modulación aleatoria de ganancia de lazo que realiza el Control Automático de Amplitud en su lucha contra ruidos que traten de variar la amplitud de la señal oscilante del lazo, producirá a su vez una modulación aleatoria de la frecuencia de tal señal que se observará como más Ruido de Fase añadido al Térmico. Para dar una prueba empírica sobre la existencia de esta nueva fuente de Ruido de Fase, se diseñó y construyó un oscilador en torno a un resonador mecánico “grande” para tener un Ruido de Fase Térmico despreciable a efectos prácticos. En este oscilador se midió su Ruido de Fase Técnico tanto en función del valor del desfase añadido al lazo de realimentación para apartarlo de su CBF, como en función de la perturbación de amplitud inyectada para mostrar sin ambigüedad la aparición de este Ruido de Fase Técnico cuando el lazo tiene este fallo técnico: que no cumple la Condición Barkhausen de Fase a la frecuencia de resonancia f_0 del resonador, por lo que oscila a otra frecuencia. ABSTRACT In 1966, D. B. Leeson published the article titled “A simple model of feedback oscillator noise spectrum” in which, by means of an equation obtained heuristically and based on known parameters of the oscillators, a model was proposed to estimate the power spectrum that quantifies the Phase Noise of these oscillators. This Phase Noise reveals the random fluctuations that are produced in the phase of the output signal from any oscillator of frequencyf_0. Since then, technological advances have allowed significant progress regarding the measurement of Phase Noise. This way, the narrow flat region that has been found around f_(0 ), is known as Line Widening (LW). This region that Leeson could not detect at that time does not appear in his empirical model. After Leeson’s work, different theories have appeared trying to explain the Phase Noise of oscillators. This Thesis proposes a new theory that explains the Phase Noise power spectrum of a feedback oscillator around a resonator L-C (Inductance-Capacity). Like other theories, ours also relates the oscillator Phase Noise to the thermal noise of the feedback circuitry, but departing from them, our theory uses a new, Complex Model for electrical noise that considers both Fluctuations of electrical energy associated with the capacitive susceptance of the resonator and Dissipations of electrical energy associated with its unavoidable conductance G=1/R, which accounts for the thermal contact between the resonator and its surrounding environment (thermal bath). More specifically, the new theory we propose explains both the Phase Noise region of the spectrum centered at the carrier frequency f_0 that we have called LW and shows a region falling as 〖∆f〗^(-2) as we depart from f_0, and the flat zone or pedestal that appears in the Phase Noise spectrum far from f_0. Being able to quantify the LW and its origin, we can easily explain the appearance of Phase Noise spectrum zones with 〖∆f〗^(-3) slope near the carrier that come from the so called “1/f excess noise” in Solid-State devices and “flicker noise” with 1⁄f^β (0,8≤β≤1,2) spectrum that appears in vacuum devices such as thermoionic valves. Having shown that the part of the Phase Noise of L-C oscillators that we have called Thermal Phase Noise is due to the electrical noise of the electronics used in the oscillator, this Thesis can propose a new source of Phase Noise that we have called Technical Phase Noise, which will appear when the loop phase shift to the resonance frequency f_0 is not 0° or an integer multiple of 360° (Barkhausen Phase Condition, BPC). This Phase Noise that will add to the Thermal one, comes from the random modulation of the loop gain carried out by the Amplitude Automatic Control fighting against noises trying to change the amplitude of the oscillating signal in the loop. In this case, the BPC failure gives rise to a random modulation of the frequency of the output signal that will be observed as more Phase Noise added to the Thermal one. To give an empirical proof on the existence of this new source of Phase Noise, an oscillator was designed and constructed around a “big” mechanical resonator whose Thermal Phase Noise is negligible for practical effects. The Technical Phase Noise of this oscillator has been measured with regard to the phase lag added to the feedback loop to separate it from its BPC, and with regard to the amplitude disturbance injected to show without ambiguity the appearance of this Technical Phase Noise that appears when the loop has this technical failure: that it does not fulfill the Barkhausen Phase Condition at f_0, the resonance frequency of the resonator and therefore it is oscillating at a frequency other than f_0.

Understanding sprint velocity fluctuations for improved project plans with Scrum: a case study

Starting from the documentation of high sprint velocity fluctuations in a Scrum project, this paper presents a thorough approach to identify the sources of issues arising in the context of Scrum implementation. Given that Scrum provides guidance on identifying process issues but not their root causes, various approaches are explored. This is of great relevance because Scrum defines project schedules relying heavily on sprint velocity and because it is the most widely used agile methodology. The findings provide a new approach to evaluate such fluctuations and establish a more realistic project assessment than what is currently defined by Scrum. In this respect, this paper contributes to improve the understanding of the software development process using this agile framework.

Output Impedance Correction Circuit (OICC): A New Concept to Improve the Dynamic Response of DC/DC Converters with Additional Energy Path

El desarrollo da las nuevas tecnologías permite a los ingenieros llevar al límite el funcionamiento de los circuitos integrados (Integrated Circuits, IC). Las nuevas generaciones de procesadores, DSPs o FPGAs son capaces de procesar la información a una alta velocidad, con un alto consumo de energía, o esperar en modo de baja potencia con el mínimo consumo posible. Esta gran variación en el consumo de potencia y el corto tiempo necesario para cambiar de un nivel al otro, afecta a las especificaciones del Módulo de Regulador de Tensión (Voltage Regulated Module, VRM) que alimenta al IC. Además, las características adicionales obligatorias, tales como adaptación del nivel de tensión (Adaptive Voltage Positioning, AVP) y escalado dinámico de la tensión (Dynamic Voltage Scaling, DVS), imponen requisitos opuestas en el diseño de la etapa de potencia del VRM. Para poder soportar las altas variaciones de los escalones de carga, el condensador de filtro de salida del VRM se ha de sobredimensionar, penalizando la densidad de energía y el rendimiento durante la operación de DVS. Por tanto, las actuales tendencias de investigación se centran en mejorar la respuesta dinámica del VRM, mientras se reduce el tamaño del condensador de salida. La reducción del condensador de salida lleva a menor coste y una prolongación de la vida del sistema ya que se podría evitar el uso de condensadores voluminosos, normalmente implementados con condensadores OSCON. Una ventaja adicional es que reduciendo el condensador de salida, el DVS se puede realizar más rápido y con menor estrés de la etapa de potencia, ya que la cantidad de carga necesaria para cambiar la tensión de salida es menor. El comportamiento dinámico del sistema con un control lineal (Control Modo Tensión, VMC, o Control Corriente de Pico, Peak Current Mode Control, PCMC,…) está limitado por la frecuencia de conmutación del convertidor y por el tamaño del filtro de salida. La reducción del condensador de salida se puede lograr incrementando la frecuencia de conmutación, así como incrementando el ancho de banda del sistema, y/o aplicando controles avanzados no-lineales. Usando esos controles, las variables del estado se saturan para conseguir el nuevo régimen permanente en un tiempo mínimo, así como el filtro de salida, más específicamente la pendiente de la corriente de la bobina, define la respuesta de la tensión de salida. Por tanto, reduciendo la inductancia de la bobina de salida, la corriente de bobina llega más rápido al nuevo régimen permanente, por lo que una menor cantidad de carga es tomada del condensador de salida durante el tránsito. El inconveniente de esa propuesta es que el rendimiento del sistema es penalizado debido al incremento de pérdidas de conmutación y las corrientes RMS. Para conseguir tanto la reducción del condensador de salida como el alto rendimiento del sistema, mientras se satisfacen las estrictas especificaciones dinámicas, un convertidor multifase es adoptado como estándar para aplicaciones VRM. Para asegurar el reparto de las corrientes entre fases, el convertidor multifase se suele implementar con control de modo de corriente. Para superar la limitación impuesta por el filtro de salida, la segunda posibilidad para reducir el condensador de salida es aplicar alguna modificación topológica (Topologic modifications) de la etapa básica de potencia para incrementar la pendiente de la corriente de bobina y así reducir la duración de tránsito. Como el transitorio se ha reducido, una menor cantidad de carga es tomada del condensador de salida bajo el mismo escalón de la corriente de salida, con lo cual, el condensador de salida se puede reducir para lograr la misma desviación de la tensión de salida. La tercera posibilidad para reducir el condensador de salida del convertidor es introducir un camino auxiliar de energía (additional energy path, AEP) para compensar el desequilibrio de la carga del condensador de salida reduciendo consecuentemente la duración del transitorio y la desviación de la tensión de salida. De esta manera, durante el régimen permanente, el sistema tiene un alto rendimiento debido a que el convertidor principal con bajo ancho de banda es diseñado para trabajar con una frecuencia de conmutación moderada para conseguir requisitos estáticos. Por otro lado, el comportamiento dinámico durante los transitorios es determinado por el AEP con un alto ancho de banda. El AEP puede ser implementado como un camino resistivo, como regulador lineal (Linear regulator, LR) o como un convertidor conmutado. Las dos primeras implementaciones proveen un mayor ancho de banda, acosta del incremento de pérdidas durante el transitorio. Por otro lado, la implementación del convertidor computado presenta menor ancho de banda, limitado por la frecuencia de conmutación, aunque produce menores pérdidas comparado con las dos anteriores implementaciones. Dependiendo de la aplicación, la implementación y la estrategia de control del sistema, hay una variedad de soluciones propuestas en el Estado del Arte (State-of-the-Art, SoA), teniendo diferentes propiedades donde una solución ofrece más ventajas que las otras, pero también unas desventajas. En general, un sistema con AEP ideal debería tener las siguientes propiedades: 1. El impacto del AEP a las pérdidas del sistema debería ser mínimo. A lo largo de la operación, el AEP genera pérdidas adicionales, con lo cual, en el caso ideal, el AEP debería trabajar por un pequeño intervalo de tiempo, solo durante los tránsitos; la otra opción es tener el AEP constantemente activo pero, por la compensación del rizado de la corriente de bobina, se generan pérdidas innecesarias. 2. El AEP debería ser activado inmediatamente para minimizar la desviación de la tensión de salida. Para conseguir una activación casi instantánea, el sistema puede ser informado por la carga antes del escalón o el sistema puede observar la corriente del condensador de salida, debido a que es la primera variable del estado que actúa a la perturbación de la corriente de salida. De esa manera, el AEP es activado con casi cero error de la tensión de salida, logrando una menor desviación de la tensión de salida. 3. El AEP debería ser desactivado una vez que el nuevo régimen permanente es detectado para evitar los transitorios adicionales de establecimiento. La mayoría de las soluciones de SoA estiman la duración del transitorio, que puede provocar un transitorio adicional si la estimación no se ha hecho correctamente (por ejemplo, si la corriente de bobina del convertidor principal tiene un nivel superior o inferior al necesitado, el regulador lento del convertidor principal tiene que compensar esa diferencia una vez que el AEP es desactivado). Otras soluciones de SoA observan las variables de estado, asegurando que el sistema llegue al nuevo régimen permanente, o pueden ser informadas por la carga. 4. Durante el transitorio, como mínimo un subsistema, o bien el convertidor principal o el AEP, debería operar en el lazo cerrado. Implementando un sistema en el lazo cerrado, preferiblemente el subsistema AEP por su ancho de banda elevado, se incrementa la robustez del sistema a los parásitos. Además, el AEP puede operar con cualquier tipo de corriente de carga. Las soluciones que funcionan en el lazo abierto suelen preformar el control de balance de carga con mínimo tiempo, así reducen la duración del transitorio y tienen un impacto menor a las pérdidas del sistema. Por otro lado, esas soluciones demuestran una alta sensibilidad a las tolerancias y parásitos de los componentes. 5. El AEP debería inyectar la corriente a la salida en una manera controlada, así se reduce el riesgo de unas corrientes elevadas y potencialmente peligrosas y se incrementa la robustez del sistema bajo las perturbaciones de la tensión de entrada. Ese problema suele ser relacionado con los sistemas donde el AEP es implementado como un convertidor auxiliar. El convertidor auxiliar es diseñado para una potencia baja, con lo cual, los dispositivos elegidos son de baja corriente/potencia. Si la corriente no es controlada, bajo un pico de tensión de entrada provocada por otro parte del sistema (por ejemplo, otro convertidor conectado al mismo bus), se puede llegar a un pico en la corriente auxiliar que puede causar la perturbación de tensión de salida e incluso el fallo de los dispositivos del convertidor auxiliar. Sin embargo, cuando la corriente es controlada, usando control del pico de corriente o control con histéresis, la corriente auxiliar tiene el control con prealimentación (feed-forward) de tensión de entrada y la corriente es definida y limitada. Por otro lado, si la solución utiliza el control de balance de carga, el sistema puede actuar de forma deficiente si la tensión de entrada tiene un valor diferente del nominal, provocando que el AEP inyecta/toma más/menos carga que necesitada. 6. Escalabilidad del sistema a convertidores multifase. Como ya ha sido comentado anteriormente, para las aplicaciones VRM por la corriente de carga elevada, el convertidor principal suele ser implementado como multifase para distribuir las perdidas entre las fases y bajar el estrés térmico de los dispositivos. Para asegurar el reparto de las corrientes, normalmente un control de modo corriente es usado. Las soluciones de SoA que usan VMC son limitadas a la implementación con solo una fase. Esta tesis propone un nuevo método de control del flujo de energía por el AEP y el convertidor principal. El concepto propuesto se basa en la inyección controlada de la corriente auxiliar al nodo de salida donde la amplitud de la corriente es n-1 veces mayor que la corriente del condensador de salida con las direcciones apropiadas. De esta manera, el AEP genera un condensador virtual cuya capacidad es n veces mayor que el condensador físico y reduce la impedancia de salida. Como el concepto propuesto reduce la impedancia de salida usando el AEP, el concepto es llamado Output Impedance Correction Circuit (OICC) concept. El concepto se desarrolla para un convertidor tipo reductor síncrono multifase con control modo de corriente CMC (incluyendo e implementación con una fase) y puede operar con la tensión de salida constante o con AVP. Además, el concepto es extendido a un convertidor de una fase con control modo de tensión VMC. Durante la operación, el control de tensión de salida de convertidor principal y control de corriente del subsistema OICC están siempre cerrados, incrementando la robustez a las tolerancias de componentes y a los parásitos del cirquito y permitiendo que el sistema se pueda enfrentar a cualquier tipo de la corriente de carga. Según el método de control propuesto, el sistema se puede encontrar en dos estados: durante el régimen permanente, el sistema se encuentra en el estado Idle y el subsistema OICC esta desactivado. Por otro lado, durante el transitorio, el sistema se encuentra en estado Activo y el subsistema OICC está activado para reducir la impedancia de salida. El cambio entre los estados se hace de forma autónoma: el sistema entra en el estado Activo observando la corriente de condensador de salida y vuelve al estado Idle cunado el nuevo régimen permanente es detectado, observando las variables del estado. La validación del concepto OICC es hecha aplicándolo a un convertidor tipo reductor síncrono con dos fases y de 30W cuyo condensador de salida tiene capacidad de 140μF, mientras el factor de multiplicación n es 15, generando en el estado Activo el condensador virtual de 2.1mF. El subsistema OICC es implementado como un convertidor tipo reductor síncrono con PCMC. Comparando el funcionamiento del convertidor con y sin el OICC, los resultados demuestran que se ha logrado una reducción de la desviación de tensión de salida con factor 12, tanto con funcionamiento básico como con funcionamiento AVP. Además, los resultados son comparados con un prototipo de referencia que tiene la misma etapa de potencia y un condensador de salida físico de 2.1mF. Los resultados demuestran que los dos sistemas tienen el mismo comportamiento dinámico. Más aun, se ha cuantificado el impacto en las pérdidas del sistema operando bajo una corriente de carga pulsante y bajo DVS. Se demuestra que el sistema con OICC mejora el rendimiento del sistema, considerando las pérdidas cuando el sistema trabaja con la carga pulsante y con DVS. Por lo último, el condensador de salida de sistema con OICC es mucho más pequeño que el condensador de salida del convertidor de referencia, con lo cual, por usar el concepto OICC, la densidad de energía se incrementa. En resumen, las contribuciones principales de la tesis son: • El concepto propuesto de Output Impedance Correction Circuit (OICC), • El control a nivel de sistema basado en el método usado para cambiar los estados de operación, • La implementación del subsistema OICC en lazo cerrado conjunto con la implementación del convertidor principal, • La cuantificación de las perdidas dinámicas bajo la carga pulsante y bajo la operación DVS, y • La robustez del sistema bajo la variación del condensador de salida y bajo los escalones de carga consecutiva. ABSTRACT Development of new technologies allows engineers to push the performance of the integrated circuits to its limits. New generations of processors, DSPs or FPGAs are able to process information with high speed and high consumption or to wait in low power mode with minimum possible consumption. This huge variation in power consumption and the short time needed to change from one level to another, affect the specifications of the Voltage Regulated Module (VRM) that supplies the IC. Furthermore, additional mandatory features, such as Adaptive Voltage Positioning (AVP) and Dynamic Voltage Scaling (DVS), impose opposite trends on the design of the VRM power stage. In order to cope with high load-step amplitudes, the output capacitor of the VRM power stage output filter is drastically oversized, penalizing power density and the efficiency during the DVS operation. Therefore, the ongoing research trend is directed to improve the dynamic response of the VRM while reducing the size of the output capacitor. The output capacitor reduction leads to a smaller cost and longer life-time of the system since the big bulk capacitors, usually implemented with OSCON capacitors, may not be needed to achieve the desired dynamic behavior. An additional advantage is that, by reducing the output capacitance, dynamic voltage scaling (DVS) can be performed faster and with smaller stress on the power stage, since the needed amount of charge to change the output voltage is smaller. The dynamic behavior of the system with a linear control (Voltage mode control, VMC, Peak Current Mode Control, PCMC,…) is limited by the converter switching frequency and filter size. The reduction of the output capacitor can be achieved by increasing the switching frequency of the converter, thus increasing the bandwidth of the system, and/or by applying advanced non-linear controls. Applying nonlinear control, the system variables get saturated in order to reach the new steady-state in a minimum time, thus the output filter, more specifically the output inductor current slew-rate, determines the output voltage response. Therefore, by reducing the output inductor value, the inductor current reaches faster the new steady state, so a smaller amount of charge is taken from the output capacitor during the transient. The drawback of this approach is that the system efficiency is penalized due to increased switching losses and RMS currents. In order to achieve both the output capacitor reduction and high system efficiency, while satisfying strict dynamic specifications, a Multiphase converter system is adopted as a standard for VRM applications. In order to ensure the current sharing among the phases, the multiphase converter is usually implemented with current mode control. In order to overcome the limitation imposed by the output filter, the second possibility to reduce the output capacitor is to apply Topologic modifications of the basic power stage topology in order to increase the slew-rate of the inductor current and, therefore, reduce the transient duration. Since the transient is reduced, smaller amount of charge is taken from the output capacitor under the same load current, thus, the output capacitor can be reduced to achieve the same output voltage deviation. The third possibility to reduce the output capacitor of the converter is to introduce an additional energy path (AEP) to compensate the charge unbalance of the output capacitor, consequently reducing the transient time and output voltage deviation. Doing so, during the steady-state operation the system has high efficiency because the main low-bandwidth converter is designed to operate at moderate switching frequency, to meet the static requirements, whereas the dynamic behavior during the transients is determined by the high-bandwidth auxiliary energy path. The auxiliary energy path can be implemented as a resistive path, as a Linear regulator, LR, or as a switching converter. The first two implementations provide higher bandwidth, at the expense of increasing losses during the transient. On the other hand, the switching converter implementation presents lower bandwidth, limited by the auxiliary converter switching frequency, though it produces smaller losses compared to the two previous implementations. Depending on the application, the implementation and the control strategy of the system, there is a variety of proposed solutions in the State-of-the-Art (SoA), having different features where one solution offers some advantages over the others, but also some disadvantages. In general, an ideal additional energy path system should have the following features: 1. The impact on the system losses should be minimal. During its operation, the AEP generates additional losses, thus ideally, the AEP should operate for a short period of time, only when the transient is occurring; the other option is to have the AEP constantly on, but due to the inductor current ripple compensation at the output, unnecessary losses are generated. 2. The AEP should be activated nearly instantaneously to prevent bigger output voltage deviation. To achieve near instantaneous activation, the converter system can be informed by the load prior to the load-step or the system can observe the output capacitor current, which is the first system state variable that reacts on the load current perturbation. In this manner, the AEP is turned on with near zero output voltage error, providing smaller output voltage deviation. 3. The AEP should be deactivated once the new steady state is reached to avoid additional settling transients. Most of the SoA solutions estimate duration of the transient which may cause additional transient if the estimation is not performed correctly (e.g. if the main converter inductor current has higher or lower value than needed, the slow regulator of the main converter needs to compensate the difference after the AEP is deactivated). Other SoA solutions are observing state variables, ensuring that the system reaches the new steady state or they are informed by the load. 4. During the transient, at least one subsystem, either the main converter or the AEP, should be in closed-loop. Implementing a closed loop system, preferably the AEP subsystem, due its higher bandwidth, increases the robustness under system tolerances and circuit parasitic. In addition, the AEP can operate with any type of load. The solutions that operate in open loop usually perform minimum time charge balance control, thus reducing the transient length and minimizing the impact on the losses, however they are very sensitive to tolerances and parasitics. 5. The AEP should inject current at the output in a controlled manner, thus reducing the risk of high and potentially damaging currents and increasing robustness on the input voltage deviation. This issue is mainly related to the systems where AEP is implemented as auxiliary converter. The auxiliary converter is designed for small power and, as such, the MOSFETs are rated for small power/currents. If the current is not controlled, due to the some unpredicted spike in input voltage caused by some other part of the system (e.g. different converter), it may lead to a current spike in auxiliary current which will cause the perturbation of the output voltage and even failure of the switching components of auxiliary converter. In the case when the current is controlled, using peak CMC or Hysteretic Window CMC, the auxiliary converter has inherent feed-forwarding of the input voltage in current control and the current is defined and limited. Furthermore, if the solution employs charge balance control, the system may perform poorly if the input voltage has different value than the nominal, causing that AEP injects/extracts more/less charge than needed. 6. Scalability of the system to multiphase converters. As commented previously, in VRM applications, due to the high load currents, the main converters are implemented as multiphase to redistribute losses among the modules, lowering temperature stress of the components. To ensure the current sharing, usually a Current Mode Control (CMC) is employed. The SoA solutions that are implemented with VMC are limited to a single stage implementation. This thesis proposes a novel control method of the energy flow through the AEP and the main converter system. The proposed concept relays on a controlled injection of the auxiliary current at the output node where the instantaneous current value is n-1 times bigger than the output capacitor current with appropriate directions. Doing so, the AEP creates an equivalent n times bigger virtual capacitor at the output, thus reducing the output impedance. Due to the fact that the proposed concept reduces the output impedance using the AEP, it has been named the Output Impedance Correction Circuit (OICC) concept. The concept is developed for a multiphase CMC synchronous buck converter (including a single phase implementation), operating with a constant output voltage and with AVP feature. Further, it is extended to a single phase VMC synchronous buck converter. During the operation, the main converter voltage loop and the OICC subsystem capacitor current loop is constantly closed, increasing the robustness under system tolerances and circuit parasitic and allowing the system to operate with any load-current shape or pattern. According to the proposed control method, the system operates in two states: during the steady-state the system is in the Idle state and the OICC subsystem is deactivated, while during the load-step transient the system is in the Active state and the OICC subsystem is activated in order to reduce the output impedance. The state changes are performed autonomously: the system enters in the Active state by observing the output capacitor current and it returns back to the Idle state when the steady-state operation is detected by observing the state variables. The validation of the OICC concept has been done by applying it to a 30W two phase synchronous buck converter with 140μF output capacitor and with the multiplication factor n equal to 15, generating during the Active state equivalent output capacitor of 2.1mF. The OICC subsystem is implemented as single phase PCMC synchronous buck converter. Comparing the converter operation with and without the OICC the results demonstrate that the 12 times reduction of the output voltage deviation is achieved, for both basic operation and for the AVP operation. Furthermore, the results have been compared to a reference prototype which has the same power stage and a fiscal output capacitor of 2.1mF. The results show that the two systems have the same dynamic behavior. Moreover, an impact on the system losses under the pulsating load and DVS operation has been quantified and it has been demonstrated that the OICC system has improved the system efficiency, considering the losses when the system operates with the pulsating load and the DVS operation. Lastly, the output capacitor of the OICC system is much smaller than the reference design output capacitor, therefore, by applying the OICC concept the power density can be increased. In summary, the main contributions of the thesis are: • The proposed Output Impedance Correction Circuit (OICC) concept, • The system level control based on the used approach to change the states of operation, • The OICC subsystem closed-loop implementation, together with the main converter implementation, • The dynamic losses under the pulsating load and the DVS operation quantification, and • The system robustness on the capacitor impedance variation and consecutive load-steps.

Análisis de la actividad neuronal y cerebral mediante técnicas de redes complejas

El cerebro humano es probablemente uno de los sistemas más complejos a los que nos enfrentamos en la actualidad, si bien es también uno de los más fascinantes. Sin embargo, la compresión de cómo el cerebro organiza su actividad para llevar a cabo tareas complejas es un problema plagado de restos y obstáculos. En sus inicios la neuroimagen y la electrofisiología tenían como objetivo la identificación de regiones asociadas a activaciones relacionadas con tareas especificas, o con patrones locales que variaban en el tiempo dada cierta actividad. Sin embargo, actualmente existe un consenso acerca de que la actividad cerebral tiene un carácter temporal multiescala y espacialmente extendido, lo que lleva a considerar el cerebro como una gran red de áreas cerebrales coordinadas, cuyas conexiones funcionales son continuamente creadas y destruidas. Hasta hace poco, el énfasis de los estudios de la actividad cerebral funcional se han centrado en la identidad de los nodos particulares que forman estas redes, y en la caracterización de métricas de conectividad entre ellos: la hipótesis subyacente es que cada nodo, que es una representación mas bien aproximada de una región cerebral dada, ofrece a una única contribución al total de la red. Por tanto, la neuroimagen funcional integra los dos ingredientes básicos de la neuropsicología: la localización de la función cognitiva en módulos cerebrales especializados y el rol de las fibras de conexión en la integración de dichos módulos. Sin embargo, recientemente, la estructura y la función cerebral han empezado a ser investigadas mediante la Ciencia de la Redes, una interpretación mecánico-estadística de una antigua rama de las matemáticas: La teoría de grafos. La Ciencia de las Redes permite dotar a las redes funcionales de una gran cantidad de propiedades cuantitativas (robustez, centralidad, eficiencia, ...), y así enriquecer el conjunto de elementos que describen objetivamente la estructura y la función cerebral a disposición de los neurocientíficos. La conexión entre la Ciencia de las Redes y la Neurociencia ha aportado nuevos puntos de vista en la comprensión de la intrincada anatomía del cerebro, y de cómo las patrones de actividad cerebral se pueden sincronizar para generar las denominadas redes funcionales cerebrales, el principal objeto de estudio de esta Tesis Doctoral. Dentro de este contexto, la complejidad emerge como el puente entre las propiedades topológicas y dinámicas de los sistemas biológicos y, específicamente, en la relación entre la organización y la dinámica de las redes funcionales cerebrales. Esta Tesis Doctoral es, en términos generales, un estudio de cómo la actividad cerebral puede ser entendida como el resultado de una red de un sistema dinámico íntimamente relacionado con los procesos que ocurren en el cerebro. Con este fin, he realizado cinco estudios que tienen en cuenta ambos aspectos de dichas redes funcionales: el topológico y el dinámico. De esta manera, la Tesis está dividida en tres grandes partes: Introducción, Resultados y Discusión. En la primera parte, que comprende los Capítulos 1, 2 y 3, se hace un resumen de los conceptos más importantes de la Ciencia de las Redes relacionados al análisis de imágenes cerebrales. Concretamente, el Capitulo 1 está dedicado a introducir al lector en el mundo de la complejidad, en especial, a la complejidad topológica y dinámica de sistemas acoplados en red. El Capítulo 2 tiene como objetivo desarrollar los fundamentos biológicos, estructurales y funcionales del cerebro, cuando éste es interpretado como una red compleja. En el Capítulo 3, se resumen los objetivos esenciales y tareas que serán desarrolladas a lo largo de la segunda parte de la Tesis. La segunda parte es el núcleo de la Tesis, ya que contiene los resultados obtenidos a lo largo de los últimos cuatro años. Esta parte está dividida en cinco Capítulos, que contienen una versión detallada de las publicaciones llevadas a cabo durante esta Tesis. El Capítulo 4 está relacionado con la topología de las redes funcionales y, específicamente, con la detección y cuantificación de los nodos mas importantes: aquellos denominados “hubs” de la red. En el Capítulo 5 se muestra como las redes funcionales cerebrales pueden ser vistas no como una única red, sino más bien como una red-de-redes donde sus componentes tienen que coexistir en una situación de balance funcional. De esta forma, se investiga cómo los hemisferios cerebrales compiten para adquirir centralidad en la red-de-redes, y cómo esta interacción se mantiene (o no) cuando se introducen fallos deliberadamente en la red funcional. El Capítulo 6 va un paso mas allá al considerar las redes funcionales como sistemas vivos. En este Capítulo se muestra cómo al analizar la evolución de la topología de las redes, en vez de tratarlas como si estas fueran un sistema estático, podemos caracterizar mejor su estructura. Este hecho es especialmente relevante cuando se quiere tratar de encontrar diferencias entre grupos que desempeñan una tarea de memoria, en la que las redes funcionales tienen fuertes fluctuaciones. En el Capítulo 7 defino cómo crear redes parenclíticas a partir de bases de datos de actividad cerebral. Este nuevo tipo de redes, recientemente introducido para estudiar las anormalidades entre grupos de control y grupos anómalos, no ha sido implementado nunca en datos cerebrales y, en este Capítulo explico cómo hacerlo cuando se quiere evaluar la consistencia de la dinámica cerebral. Para concluir esta parte de la Tesis, el Capítulo 8 se centra en la relación entre las propiedades topológicas de los nodos dentro de una red y sus características dinámicas. Como mostraré más adelante, existe una relación entre ellas que revela que la posición de un nodo dentro una red está íntimamente correlacionada con sus propiedades dinámicas. Finalmente, la última parte de esta Tesis Doctoral está compuesta únicamente por el Capítulo 9, el cual contiene las conclusiones y perspectivas futuras que pueden surgir de los trabajos expuestos. En vista de todo lo anterior, espero que esta Tesis aporte una perspectiva complementaria sobre uno de los más extraordinarios sistemas complejos frente a los que nos encontramos: El cerebro humano. ABSTRACT The human brain is probably one of the most complex systems we are facing, thus being a timely and fascinating object of study. Characterizing how the brain organizes its activity to carry out complex tasks is highly non-trivial. While early neuroimaging and electrophysiological studies typically aimed at identifying patches of task-specific activations or local time-varying patterns of activity, there has now been consensus that task-related brain activity has a temporally multiscale, spatially extended character, as networks of coordinated brain areas are continuously formed and destroyed. Up until recently, though, the emphasis of functional brain activity studies has been on the identity of the particular nodes forming these networks, and on the characterization of connectivity metrics between them, the underlying covert hypothesis being that each node, constituting a coarse-grained representation of a given brain region, provides a unique contribution to the whole. Thus, functional neuroimaging initially integrated the two basic ingredients of early neuropsychology: localization of cognitive function into specialized brain modules and the role of connection fibres in the integration of various modules. Lately, brain structure and function have started being investigated using Network Science, a statistical mechanics understanding of an old branch of pure mathematics: graph theory. Network Science allows endowing networks with a great number of quantitative properties, thus vastly enriching the set of objective descriptors of brain structure and function at neuroscientists’ disposal. The link between Network Science and Neuroscience has shed light about how the entangled anatomy of the brain is, and how cortical activations may synchronize to generate the so-called functional brain networks, the principal object under study along this PhD Thesis. Within this context, complexity appears to be the bridge between the topological and dynamical properties of biological systems and, more specifically, the interplay between the organization and dynamics of functional brain networks. This PhD Thesis is, in general terms, a study of how cortical activations can be understood as the output of a network of dynamical systems that are intimately related with the processes occurring in the brain. In order to do that, I performed five studies that encompass both the topological and the dynamical aspects of such functional brain networks. In this way, the Thesis is divided into three major parts: Introduction, Results and Discussion. In the first part, comprising Chapters 1, 2 and 3, I make an overview of the main concepts of Network Science related to the analysis of brain imaging. More specifically, Chapter 1 is devoted to introducing the reader to the world of complexity, specially to the topological and dynamical complexity of networked systems. Chapter 2 aims to develop the biological, topological and functional fundamentals of the brain when it is seen as a complex network. Next, Chapter 3 summarizes the main objectives and tasks that will be developed along the forthcoming Chapters. The second part of the Thesis is, in turn, its core, since it contains the results obtained along these last four years. This part is divided into five Chapters, containing a detailed version of the publications carried out during the Thesis. Chapter 4 is related to the topology of functional networks and, more specifically, to the detection and quantification of the leading nodes of the network: the hubs. In Chapter 5 I will show that functional brain networks can be viewed not as a single network, but as a network-of-networks, where its components have to co-exist in a trade-off situation. In this way, I investigate how the brain hemispheres compete for acquiring the centrality of the network-of-networks and how this interplay is maintained (or not) when failures are introduced in the functional network. Chapter 6 goes one step beyond by considering functional networks as living systems. In this Chapter I show how analyzing the evolution of the network topology instead of treating it as a static system allows to better characterize functional networks. This fact is especially relevant when trying to find differences between groups performing certain memory tasks, where functional networks have strong fluctuations. In Chapter 7 I define how to create parenclitic networks from brain imaging datasets. This new kind of networks, recently introduced to study abnormalities between control and anomalous groups, have not been implemented with brain datasets and I explain in this Chapter how to do it when evaluating the consistency of brain dynamics. To conclude with this part of the Thesis, Chapter 8 is devoted to the interplay between the topological properties of the nodes within a network and their dynamical features. As I will show, there is an interplay between them which reveals that the position of a node in a network is intimately related with its dynamical properties. Finally, the last part of this PhD Thesis is composed only by Chapter 9, which contains the conclusions and future perspectives that may arise from the exposed results. In view of all, I hope that reading this Thesis will give a complementary perspective of one of the most extraordinary complex systems: The human brain.

RecA binding to a single double-stranded DNA molecule: A possible role of DNA conformational fluctuations

Most genetic regulatory mechanisms involve protein–DNA interactions. In these processes, the classical Watson–Crick DNA structure sometimes is distorted severely, which in turn enables the precise recognition of the specific sites by the protein. Despite its key importance, very little is known about such deformation processes. To address this general question, we have studied a model system, namely, RecA binding to double-stranded DNA. Results from micromanipulation experiments indicate that RecA binds strongly to stretched DNA; based on this observation, we propose that spontaneous thermal stretching fluctuations may play a role in the binding of RecA to DNA. This has fundamental implications for the protein–DNA binding mechanism, which must therefore rely in part on a combination of flexibility and thermal fluctuations of the DNA structure. We also show that this mechanism is sequence sensitive. Theoretical simulations support this interpretation of our experimental results, and it is argued that this is of broad relevance to DNA–protein interactions.

Combined Recording of Mechanically Stimulated Afferent Output and Nerve Terminal Labelling in Mouse Hair Follicle Lanceolate Endings

Acknowledgements The work was in part funded by UK Medical Research Council project grant G0601253 to G.S.B. and R.W.B.

Conformational fluctuations in single DNA molecules

Measurement of fluorescent lifetimes of dye-tagged DNA molecules reveal the existence of different conformations. Conformational fluctuations observed by fluorescence correlation spectroscopy give rise to a relaxation behavior that is described by “stretched” exponentials and indicates the presence of a distribution of transition rates between two conformations. Whether this is an inhomogeneous distribution, where each molecule contributes with its own reaction rate to the overall distribution, or a homogeneous distribution, where the reaction rate of each molecule is time-dependent, is not yet known. We used a tetramethylrhodamine-linked 217-bp DNA oligonucleotide as a probe for conformational fluctuations. Fluorescence fluctuations from single DNA molecules attached to a streptavidin-coated surface directly show the transitions between two conformational states. The conformational fluctuations typical for single molecules are similar to those seen in single ion channels in cell membranes.

Cell membrane fluctuations are regulated by medium macroviscosity: Evidence for a metabolic driving force

Extracellular fluid macroviscosity (EFM), modified by macromolecular cosolvents as occurs in body fluids, has been shown to affect cell membrane protein activities but not isolated proteins. In search for the mechanism of this phenomenon, we examined the effect of EFM on mechanical fluctuations of the cell membrane of human erythrocytes. The macroviscosity of the external medium was varied by adding to it various macromolecules [dextrans (70, 500, and 2,000 kDa), polyethylene glycol (20 kDa), and carboxymethyl-cellulose (100 kDa)], which differ in size, chemical nature, and in their capacity to increase fluid viscosity. The parameters of cell membrane fluctuations (maximal amplitude and half-width of amplitude distribution) were diminished with the elevation of solvent macroviscosity, regardless of the cosolvent used to increase EFM. Because thermally driven membrane fluctuations cannot be damped by elevation of EFM, the existence of a metabolic driving force is suggested. This is supported by the finding that in ATP-depleted red blood cells elevation of EMF did not affect cell membrane fluctuations. This study demonstrates that (i) EFM is a regulator of membrane dynamics, providing a possible mechanism by which EFM affects cell membrane activities; and (ii) cell membrane fluctuations are driven by a metabolic driving force in addition to the thermal one.

Dynamics of fluorescence fluctuations in green fluorescent protein observed by fluorescence correlation spectroscopy

We have investigated the pH dependence of the dynamics of conformational fluctuations of green fluorescent protein mutants EGFP (F64L/S65T) and GFP-S65T in small ensembles of molecules in solution by using fluorescence correlation spectroscopy (FCS). FCS utilizes time-resolved measurements of fluctuations in the molecular fluorescence emission for determination of the intrinsic dynamics and thermodynamics of all processes that affect the fluorescence. Fluorescence excitation of a bulk solution of EGFP decreases to zero at low pH (pKa = 5.8) paralleled by a decrease of the absorption at 488 nm and an increase at 400 nm. Protonation of the hydroxyl group of Tyr-66, which is part of the chromophore, induces these changes. When FCS is used the fluctuations in the protonation state of the chromophore are time resolved. The autocorrelation function of fluorescence emission shows contributions from two chemical relaxation processes as well as diffusional concentration fluctuations. The time constant of the fast, pH-dependent chemical process decreases with pH from 300 μs at pH 7 to 45 μs at pH 5, while the time-average fraction of molecules in a nonfluorescent state increases to 80% in the same range. A second, pH-independent, process with a time constant of 340 μs and an associated fraction of 13% nonfluorescent molecules is observed between pH 8 and 11, possibly representing an internal proton transfer process and associated conformational rearrangements. The FCS data provide direct measures of the dynamics and the equilibrium properties of the protonation processes. Thus FCS is a convenient, intrinsically calibrated method for pH measurements in subfemtoliter volumes with nanomolar concentrations of EGFP.

Protein fluctuations are sensed by stimulated infrared echoes of the vibrations of carbon monoxide and azide probes

The correlation functions of the fluctuations of vibrational frequencies of azide ions and carbon monoxide in proteins are determined directly from stimulated photon echoes generated with femtosecond infrared pulses. The asymmetric stretching vibration of azide bound to carbonic anhydrase II exhibits a pronounced evolution of its vibrational frequency distribution on the time scale of a few picoseconds, which is attributed to modifications of the ligand structure through interactions with the nearby Thr-199. When azide is bound in hemoglobin, a more complex evolution of the protein structure is required to interchange the different ligand configurations, as evidenced by the much slower relaxation of the frequency distribution in this case. The time evolution of the distribution of frequencies of carbon monoxide bound in hemoglobin occurs on the ≈10-ps time scale and is very nonexponential. The correlation functions of the frequency fluctuations determine the evolution of the protein structure local to the probe and the extent to which the probe can navigate those parts of the energy landscape where the structural configurations are able to modify the local potential energy function of the probe.

Fluctuations and stimulus-induced changes in blood flow observed in individual capillaries in layers 2 through 4 of rat neocortex

Cortical blood flow at the level of individual capillaries and the coupling of neuronal activity to flow in capillaries are fundamental aspects of homeostasis in the normal and the diseased brain. To probe the dynamics of blood flow at this level, we used two-photon laser scanning microscopy to image the motion of red blood cells (RBCs) in individual capillaries that lie as far as 600 μm below the pia mater of primary somatosensory cortex in rat; this depth encompassed the cortical layers with the highest density of neurons and capillaries. We observed that the flow was quite variable and exhibited temporal fluctuations around 0.1 Hz, as well as prolonged stalls and occasional reversals of direction. On average, the speed and flux (cells per unit time) of RBCs covaried linearly at low values of flux, with a linear density of ≈70 cells per mm, followed by a tendency for the speed to plateau at high values of flux. Thus, both the average velocity and density of RBCs are greater at high values of flux than at low values. Time-locked changes in flow, localized to the appropriate anatomical region of somatosensory cortex, were observed in response to stimulation of either multiple vibrissae or the hindlimb. Although we were able to detect stimulus-induced changes in the flux and speed of RBCs in some single trials, the amplitude of the stimulus-evoked changes in flow were largely masked by basal fluctuations. On average, the flux and the speed of RBCs increased transiently on stimulation, although the linear density of RBCs decreased slightly. These findings are consistent with a stimulus-induced decrease in capillary resistance to flow.

Induced fit DNA recognition by a minor groove binding analogue of Hoechst 33258: fluctuations in DNA A tract structure investigated by NMR and molecular dynamics simulations

NMR analysis and molecular dynamics simulations of d(GGTAATTACC)2 and its complex with a tetrahydropyrimidinium analogue of Hoechst 33258 suggest that DNA minor groove recognition in solution involves a combination of conformational selection and induced fit, rather than binding to a preorganised site. Analysis of structural fluctuations in the bound and unbound states suggests that the degree of induced fit observed is primarily a consequence of optimising van der Waals contacts with the walls of the minor groove resulting in groove narrowing through: (i) changes in base step parameters, including increased helical twist and propeller twist; (ii) changes to the sugar–phosphate backbone conformation to engulf the bound ligand; (iii) suppression of bending modes at the TpA steps. In contrast, the geometrical arrangement of hydrogen bond acceptors on the groove floor appears to be relatively insensitive to DNA conformation (helical twist and propeller twist). We suggest that effective recognition of DNA sequences (in this case an A tract structure) appears to depend to a significant extent on the sequence being flexible enough to be able to adopt the geometrically optimal conformation compatible with the various binding interactions, rather than involving ‘lock and key’ recognition.

The growth of demand will limit output growth for food over the next quarter century

The rate of growth of world food demand will be much slower for 1990–2010 than it was for the prior three decades. The major factor determining the increase in food demand is population growth. Income growth has a much smaller effect. From 1960 to 1990, population growth accounted for approximately three fourths of the growth in demand or use of grain. For 1990–2010, it is anticipated that population growth will account for nearly all of the increase in world demand for grain. The rate of population growth from 1990 to 2020 is projected to be at an annual rate of 1.3% compared with 1.9% for 1960 to 1990—a decline of more than 30%. World per capita use of grain will increase very little—perhaps by 4%. The increase in grain use is projected to be 40% less than in 1960–1990. It is anticipated that real grain prices will decline during the period, although not nearly as much as the 40% decline in the previous three decades. Concern has been expressed concerning the deterioration of the quality and productivity of the world’s farmland. A study for China and Indonesia indicates that there has been no significant change in the productive capacity of the land over the past 50 years. Contrary to numerous claims, the depth of the topsoil has not changed, indicating that erosion has had little or no impact.