【摘 要】
：
随着电子技术的发展,人们对于集成度高、效率高、功能多的的工业电子产品的需求越来越大。半桥变换器由于其结构简单,电压应力小于其它隔离式拓扑,在输入电压高于开关管耐压的场合有着广泛应用。本文着重于输出低电压大电流场景的应用,研究与设计了一款集成同步整流技术、应用于半桥拓扑的PWM控制器。本文回顾了PWM控制技术的原理和控制方式,由于电压型模式的抗噪能力强、调试电路较简单,故选择了电压型模式。并且为了提
论文部分内容阅读
随着电子技术的发展,人们对于集成度高、效率高、功能多的的工业电子产品的需求越来越大。半桥变换器由于其结构简单,电压应力小于其它隔离式拓扑,在输入电压高于开关管耐压的场合有着广泛应用。本文着重于输出低电压大电流场景的应用,研究与设计了一款集成同步整流技术、应用于半桥拓扑的PWM控制器。本文回顾了PWM控制技术的原理和控制方式,由于电压型模式的抗噪能力强、调试电路较简单,故选择了电压型模式。并且为了提高电压型模式的动态响应,使用电压前馈模式进行补偿。然后,本文介绍了半桥变换器的原理和系统的设计,并分析了半桥变换器驱动电路的设计。接着,本文介绍了同步整流的基本原理以及不同驱动方式的区别,基于成本和便捷的因素,选择将同步整流驱动电路集成在PWM芯片中,可以通过外接电阻调整半桥栅极驱动信号与同步整流驱动信号间的时序。最后,本文对电路的部分模块进行了分析和仿真,包括振荡器模块、驱动模块、LDO模块、欠压保护模块等,并在典型应用电路下进行了仿真验证。本文设计的PWM芯片使用了电压控制模式和电压前馈模式,振荡器的最大频率为2MHz,半桥栅极驱动端口的峰值电流为8A。在典型应用电路中,变换器的输入电压为48V,输出电压为3.3V,负载电流最大为30A。在BCD0.35μm工艺下,使用HSPICE仿真工具进行验证的结果显示,芯片上电后工作正常,同步整流时序正常,振荡器能达到最大频率2MHz,变换器的瞬态响应良好,在30A负载下转换效率在90%以上,芯片的其他参数也满足设计要求。综上可知,本文设计的一款集成同步整流技术的半桥PWM控制器在仿真结果来看能满足实际应用需求。
其他文献
实际生活中我们常常需要对模糊图像进行处理,不管是由相机抖动,还是噪声干扰、本身分辨率不够等原因引起的,都需要一种有效的方法将不清晰的模糊的图像变为清晰的图像。近期,越来越多的卷积神经网络模型被提出,可以快速高效地实现超精度图像重建的功能。经过前期的文献调研,发现快速超分辨率卷积神经网络（Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network,FSRCN
卷积神经网络自问世以来一直在计算机视觉领域发挥着重要的作用,随着科学研究的进步和技术的发展,卷积神经网络能够胜任愈发复杂的任务。然而随之而来的后果是模型越来越复杂,参数量也在不断地提升,神经网络的训练和推理需要消耗大量的时间资源以及硬件资源。传统的通用芯片如CPU、GPU平台在处理复杂神经网络模型的问题上遇到了瓶颈,于是人们开始把目光投入到专用加速芯片的研究上。研究人员通过针对性的体系结构设计,采
近年来,智能传感器在人们的生活中占的比重越来越大,多传感器微系统在工业界受到广泛关注。传感器的模拟前端主要包括接口电路和模数转换器（ADC）,其作用是将各种携带传感信息的非电或电可转换信号转化为电压\电流信号,最终输出数字二进制码。针对于特定架构和功能设计的模拟前端电路不适用于物联网无线多传感器节点系统,因为这些专用模拟前端无法有效利用高度集成微系统中的共享资源。在可穿戴智能设备、生物医疗电子设备
科技改变生活。普通传感器因为非智能化等原因将不能适应万物互连的智能时代。智能时代对传感器提出了更高的要求,因此智能传感器走入人们的视野。智能时代需要更加便携、高效的智能传感器,智能时代对智能传感器内部集成电路提出更高的要求。因为光互连技术能让智能传感器微型化、精准化、高效化,所以光互连技术将成为集成电路领域的研究重点。单片集成是智能传感器微型化和高效化的另一条件。目前的集成工艺多采用标准互补金属氧
人工智能神经网络已成为当下信息处理技术领域的重要发展方向,相对于软件实现人工神经网络,硬件实现人工神经网络有可以大批量并行处理数据的优势。目前大多数硬件实现的神经元电路由MOSFET器件构成,对于规模越来越大的人工神经网络,电路功耗问题日益严峻。随着器件特征尺寸不断减小,MOSFET器件在纳米量级下短沟道效应越来越严重,使器件功耗和性能恶化,限制了低功耗神经网络的发展。而基于量子隧穿原理的TFET
近年来随着人工智能AI（Artificial Intelligence,AI）领域不断发展创新,深度强化学习异军突起,在工业制造、金融学、心理学、医疗学、汽车自动驾驶等领域得到了广泛的应用。深度强化学习将深度学习与强化学习技术结合,经过近几年的迅猛发展,许多算法相继提出,如A3C（Asynchronous Adavantage Actor-Critic,A3C）,TRPO（Trust Region
移动机器人建图研究,是近年来快速发展的移动机器人领域中,最为基础与核心的技术。机器人要实现复杂环境下的精确运行,就要以高精度点云地图作为参照。机器人在环境中的自主运动过程可分为以下几个步骤:由各类传感器采集环境数据,将原始数据传输到工控机的机器人操作系统中,按预定规则进行数据运算处理,得到动作指令或姿态位置数据,其中动作指令被传输到电机驱动部分,姿态位置等数据则进行存储及下一步处理。本文提出了一种
随着电子产品的发展,需要满足更高的应用指标,在不增加变换器的体积和重量的前提下,我们不得不追求更高的工作频率来提高开关电源的功率密度。可是与此同时,高频率的开关使得开关损耗非常严重,还伴随着发热现象,其效率也不如人意,并且这也使得电磁干扰变强。为了解决这一问题,软开关技术得以出现,它的目的主要是降低开关的损耗。论文首先对谐振变换器的发展背景以及趋势做出了说明,然后对相关的理论知识尤其是软开关技术展
CAN是一种串行通信协议,开发之初主要用于连接汽车和卡车的传感器和电子模块,由于CAN总线数据传输的高可靠性,在各种电气领域上的应用越来越广泛。外部的雷击和ESD等电气瞬变会对CAN总线数据传输和硬件带来不可预知的损坏,因此,针对CAN总线就需要给出一系列的保护措施,比如在端口上加入TVS保护器件,基于此,文中重点开展了一款保护CAN总线的TVS二极管的设计和分析。主要工作如下:1、针对CAN总线
深度神经网络算法具有很高的精度,因此受到很多智能计算领域的关注。但是深度神经网络算法的高精度是以巨量的参数和计算量为代价的,这阻碍了大规模的神经网络算法应用在存储空间、能量和计算能力有限的智能硬件平台中。理论上,神经网络的剪枝技术可以大幅度的降低深度神经网络的数据规模和计算量。但是,由于经过剪枝处理的稀疏神经网络的数据具有不规则性,现有的硬件平台执行稀疏神经网络算法面临两个挑战。第一、数据的访存效