【摘 要】
:
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
论文部分内容阅读
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开了介绍。在此基础上设计了一款基于半桥拓扑的谐振控制器,其中包括控制芯片和外围电路。整个谐振控制系统采用了负反馈的调节,输出电压经过采样以及分压后连接到芯片中误差放大器模块的正向输入端,其反相输入端是连接的5 V基准电压,将它们进行比较,它们的差值为Vr,其比较的结果作为内部压控振荡器的输入电压,从而将电压的变化转换成频率的变化。然后,由调节后的两路输出脉冲信号来驱动外围的半桥电路中上下两个开关管,最后经过整流和滤波得到输出电压。本文设计了控制芯片的整体架构以及一些关键的子模块,包括启动电路,稳压电路,欠压锁定,故障逻辑,压控振荡器以及输出驱动等。论文基于上海先进4μm40 V的双极工艺,通过Spectre仿真软件对芯片内部的各个子模块以及外围整体电路都进行了仿真验证。仿真结果表明,上电、故障重启、欠压锁定等所有的功能都工作正常;以及关键参数的仿真结果均在设定范围内,例如最大频率500 k Hz左右,最小频率50 k Hz左右,线性调整率0.9 m V,负载调整率17 m V,开启阈值16.5V,关断阈值10.5 V等,满足设计要求。本文设计的芯片主要应用领域有数字电视、交流/直流适配器、多功能打印机、投影仪、LED照明应用等,采用脉频调制的原理,有效率高的特点。
其他文献
目前许多无线传感器网络已经用在了环境安全监测中,以至于当安全事故即将发生时安全监测中心能够根据传感器所采集过来的信息提前做出预警;但是当安全事故真正发生时,很多时候安全监测中心并没有提前做出预警或者预警不及时,从而导致人员伤亡。监测系统没有正常运行的原因之一是输入到监测系统中的传感器数据不正确,导致监测系统无法识别出当时环境中的真正情况,从而没有发出预警;因此在监测系统处理对数据进行处理之前,需要
大功率毫米波回旋行波管由于其输出功率大、工作带宽宽、效率高等优点,因此其能够在军事、航空、国防等重要领域发挥重要作用,而要使得回旋行波管正常需要大功率高压电源系统为其进行稳定的供能,因此必须确保大功率高压电源系统工作的稳定性。但因为行波管在工作时可能由于真空度异常而产生打火现象,从而对大功率高压电源系统造成损害,进而影响整个行波管的工作,并且由于大功率高压电源系统其内部关键信号的正常产生与否是确保
近些年来,人工智能在各个领域发展迅速,特别是在物体识别,视频监测等方面发挥着十分重要的作用,人工智能所表现出来的卓越成绩和优秀的学习能力,使得越来越多的学者对人工智能产生了极大的兴趣。人的大脑可以控制生物完成十分复杂的学习行为,受此启发使得神经网络得到了发展,卷积神经网络作为神经网络的重要分支,具有容易实现且易训练的特性,同时,卷积神经网络的运算速度也使其发展面临着更严峻的挑战。因此本文提出了一种
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