ACF电流模PWM控制技术的研究与实现

来源 :西安电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:loyovue0603
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着信息化的加速,新能源汽车、5G、人工智能和元宇宙等新兴产业蓬勃发展,电源管理芯片的应用场景更加广泛,各行业对电源的品质要求也越发严格,目前开关电源朝着高效低能耗、高功率密度、控制数字化、智能化和抗电磁干扰的方向发展。本文结合车载系统、通信电子及工业控制等应用场景,针对主流开关电源芯片存在的工作效率低下、系统瞬态响应速度慢和保护电路不够灵活等亟需解决的问题,进行了环路补偿优化、高效率和瞬态响应增强等关键技术的研究,设计出一款基于有源钳位正激(Active Clamp Forward,ACF)拓扑的峰值电流模PWM控制器XD1076,并将ACF电流模PWM控制技术的研究成果在芯片中进行验证。主要研究成果和创新点如下:1.分析了ACF拓扑的几种复位方式、工作过程中的谐振原理和主要优点,搭建基于ACF拓扑的Buck变换器模型,进行环路稳定性分析,针对传统线性斜坡补偿所存在的过量补偿问题,设计了动态斜坡补偿电路优化补偿参数,提高系统性能。2.进行变换器的高效率研究:通过分析变换器的损耗来源,优化变换器的外围拓扑;研究了软开关和同步整流技术,并在芯片内部设计死区时间驱动电路,实现开关管ZVS导通,极大降低开关损耗;在极轻载条件下设置Burst模式,通过强制降低工作频率来提高工作效率。3.进行了瞬态响应增强的关键技术研究:通过优化误差放大器,采用电流增强电路增强瞬态响应阶段误差放大器输出级的电流驱动能力,使占空比信号快速改变以降低电压信号恢复稳定所需的时间,提高瞬态响应速度。4.设计优化了带隙基准和过流保护电路等关键模块:带隙基准电路采用无运放的二阶温度补偿设计,温漂低至3.9ppm/℃;过流保护电路采用逐周期与打嗝相结合的限流方式,克服了传统过流保护方式频繁重启的局限,各阶段保护时长灵活可调。5.设计并搭建了ACF电流模PWM控制器芯片的系统架构,定义了芯片的性能指标、引脚封装和内部功能模块,利用Cadence、Virtuoso等集成电路专业应用软件对PWM控制器电路进行了模块和整体的设计与仿真,并完成版图设计。基于以上研究,本文采用0.18μm 1P6M 100V BCD工艺,设计了一款PWM控制器芯片XD1076,其电压输入范围17~100V,最大输出电流20A,工作温度范围为-40℃~125℃,最大工作频率1MHz,实际应用于输出电压3.3V的ACF拓扑Buck变换器中,可同时为主开关管和箝位管提供控制脉冲信号。本文最终绘制的版图面积约为2.0mm×1.6mm。
其他文献
随着便携式电子产品的飞速发展,使得电源管理芯片广泛应用于低压大负载的环境中。本文以低压大负载的应用市场出发,基于非隔离式降压型直流转换器的基本原理,结合关键的补偿技术和自适应死区技术的研究,设计了一款带自适应死区控制的高效电压模降压型DC-DC变换器。本文首先介绍了降压型变换器的拓扑结构,对比分析了常见的几种调制模式,最终选择了电压模控制的变换器。结合芯片的具体定位和指标分析计算了片外拓扑元件的具
学位
目前,图像和视频代替了文本成为了人们日常获取信息的主流途径。随着各种高清智能设备的日渐普及,在科学研究和日常生活中,人们对图像分辨率的要求逐渐提高。从硬件的角度出发去提高图像分辨率成本过高,并且存在着难以解决的技术瓶颈,因此从软件角度出发的图像超分辨率重建技术成为了当下研究的主流。超分辨率重建方法对已有的低分辨图像进行处理,重构出我们所需要的高分辨率图像,在安防监控、医学影像、高清显示等领域均有重
学位
滚动轴承是旋转机械的重要组成部件,在高铁、航空发动机以及燃气轮机等工业关键领域,轴承往往工作于高温、高速、重载的严苛工况下,容易在其多个组件上发生复合故障,早期微弱复合故障的及时诊断对确保旋转机械安全具有重要意义。由于滚动轴承一般安装于机械系统内部的核心位置,采集轴承振动信号的各类传感器无法直接布置在轴承组成部件上,因此采集到的信号通常为机械系统中多个源的混合信号,难以直接分析判断轴承故障类型。为
学位
随着信息技术的发展,视频逐渐成为人们获取信息、传播信息的主要方式,而视觉目标跟踪作为视频自动化处理的重要研究内容,有着广泛的应用前景。基于孪生网络的视觉目标跟踪算法的提出,给视觉目标跟踪领域创立了一个可以兼顾跟踪精度与速度并且模型结构简洁清晰的范式。很多学者对孪生网络跟踪算法进行了研究与改进,孪生网络跟踪器的性能得以不断提升。但是面对视觉目标跟踪中复杂的场景与多样的挑战,孪生网络跟踪器的性能还有很
学位
随着各国机动车保有量迅速增长,人们在享受交通便利的同时也遭遇着交通事故的烦恼。事故的发生由多种因素造成,但驾驶员作为承载交通安全的主体,其行为是影响道路安全的主要因素,因此准确且迅速的识别驾驶员的行为是保证驾驶安全的前提。传统的驾驶员行为检测系统因为驾驶场景的多样性和不确定性,整体识别准确率不高。基于深度学习的智能辅助系统能拓展驾驶员对环境感知的能力,具有巨大社会效益和现实意义。目前针对驾驶员行为
学位
<正>(接上期)2.克孜尔第14窟伎乐天人图中的琵琶第14窟为一面积不大的方形窟,由于洞窟位置较高,破坏不甚严重,尤其窟顶壁画保存较好。根据该窟壁画的题材内容及绘画风格,参照毗邻洞窟碳-14测定数据,证明该窟应属克孜尔中期洞窟。
期刊
随着互联网的发展,软件开发的需求与日俱增,Web API的调用已经成为软件开发必可不少的一种方式。Web API是一些预定义的功能,它向软件开发人员提供了一系列的接口,有了Web API,软件开发人员可以根据自己的需求直接调用并组合Web API而无需了解其内部细节。但是,由于软件库中的Web API数量庞大,开发人员无法熟悉所有Web API并始终为特定的开发任务选择正确的Web API,因此W
学位
近年来传感器的精度不断提高,可以获得关于目标的多个量测,这使得扩展目标跟踪逐渐成为了研究热点,即既跟踪目标质心的运动状态,又估计跟踪目标的形状。随机集理论下的滤波器避免了复杂的数据关联,且精度较高,受到国内外学者的青睐。本文以随机集理论的泊松多伯努利混合(PMBM)滤波器为基础,在三维空间中,对扩展目标跟踪中的目标形状估计进行了研究,主要工作内容如下:(1)针对三维扩展目标形状估计中存在对量测数量
学位
传统的多目标跟踪算法都是根据点目标的假设,即在一次扫描中对单个目标只会形成至多一个点量测。由于激光雷达等新硬件的发展,每一个目标将会可能产生多个量测,目标的形状和范围将变得不可忽视,在对目标质心跟踪的同时,还要对目标的形状与范围等信息进行估计,由此产生了扩展目标跟踪问题。目前,扩展目标跟踪技术已经越来越多的应用于如室内外定位,自动驾驶,环境感知等领域。近年来,随着对随机有限集理论的进一步深入研究,
学位
目标检测作为深度学习的一个重要分支,已经被广泛应用于智能交通、工业质检和自动驾驶等领域,创造了巨大的经济价值,降低了人工成本。近年来对目标检测网络的改进主要集中在网络结构、数据预处理等方面,忽略了网络超参数的重要性。实验表明目标检测神经网络对超参数敏感,为了得到适应具体场景的最佳参数,往往需要耗费研究者大量的精力。因此,设计针对神经网络特点的高效超参数优化方法意义重大。本文对目标检测网络中的锚点超
学位