概述 某些设备如电信或者自动测试设备(ATE)常使用多排继电器" target="_blank">继电器来几乎无损的切换各种信号。在这些产品中,多个继电器线圈可由单电源供电,该电源必须大到足以同时驱动所有线圈。另外,这些继电器被密集的排布在很小的区域内,设计时必需考虑线圈的功耗。继电器线圈所需的吸合电压远高于其保持电压。认识到这一点,就有可能设计出一种通过减少线圈驱动电流来节省能耗的电路。本应用笔记讨论一种具有内置节电电路的继电器驱动器件,用于降低整个系统的功耗。 节电设计方法 MAX4822/MAX4824继电器驱动器具有节电特性,可在FET先导通一段时间后降低驱动器电压。最初时输出驱动器为完全饱和导通的FET。经过一段可调延时后,FET上的压降调整为寄存器编程值。该延时可由外部电容设定(图1)。  图1. MAX4822功能框图
节电特性能同时降低继电器线圈功耗和电源功耗。该器件的输出驱动器具有ON和OFF两种状态。 ON状态具有两种不同的状态,被称为“启动状态”和“节电状态”。在启动状态时,输出FET完全饱和导通。经过由PSAVE引脚端电容设定的时延后,器件进入节电状态,此时FET上的压降由控制回路调节。 为了说明节电模式下的节电原理,可以对两种ON模式下的功耗进行比较。假设继电器线圈具有100直流电阻,系统使用5V电源。图2给出了由理想电感和电阻RCOIL组成的继电器线圈模型。  图2. FET驱动继电器线圈的模型。线圈模型由理想电感和电阻RCOIL串联组成。
在启动状态,MAX4822/MAX4824输出电阻最大值为5。因此功耗可由下式计算: ICOIL = 5V/105 = 47.6mA PCOIL = ICOIL2 * RCOIL = 47.6mA2 * 100 = 0.227W PDRIVER = ICOIL2 * RDRIVER = 47.6mA2 * 5 = 0.011W PTOTAL_INIT = 0.238W 节电状态下的功耗分析略有不同。必须首先确定线圈功耗,然后才能确定驱动器功耗。最后将两者简单求和。 在节电状态下,FET输出端电压被调节为电源电压的某一百分值,该电压由内置寄存器设定。这意味着,图2所示电压VDRIVER由内部控制回路调节。回到前面所举例子,假设VDRIVER为50% (尽管MAX4822/MAX4824的允许范围为10%至70%),则线圈的功耗为: VCOIL = 5V- (50% * 5V) = 2.5V ICOIL_PS = VCOIL/RCOIL = 2.5V/100 = 0.025A PCOIL = 2.5V * 25mA = 0.0625W 要计算驱动器的功耗,切记其电流与线圈电流一样: IDRIVER_PS = 0.025A VDRIVER = 50% * 5V = 2.5V PDRIVER = 0.0625W PTOTAL_PS = 0.125W SAVINGS = 1 - PTOTAL_PS/PTOTAL_INIT 因此,在这本例中,和启动状态相比节电模式减少了约47.5%的功耗。 以下是计算节电能力的另一个公式。注意:一旦电流已知,即获得了计算节电能力所需的信息。 PTOTAL_PS = VCC * ICOIL_PS PTOTAL_INIT = VCC * IDRIVER_INIT SAVINGS = 1 - ICOIL_PS/IDRIVER_INIT 该等式解释了节电模式为何能节电:电源电压保持不变,但从电源吸取的电流减小了。 可以很容易的创建一个表格来说明MAX4822/MAX4824各设定值可能的节电效果。在该表格中,VCC = 5V,RDRIVER = 5,RCOIL = 100,与前文的例子相同。 
可以注意到,节电能力随着驱动器设定值增加而升高。然而,请务必注意对于最高设定值,线圈上的压降仅有1.5V,可能不足以使继电器保持在ON位置。 结论 MAX4822/MAX4824继电器驱动器的节电特性可有效降低单稳态继电器ON状态的功耗。在本文的实例中,总耗电量减小了47.5%。测试表明节电量范围可达5.5%到68.5%,具体数值取决于所使用的继电器类型。该节电特性还有助于降低继电器驱动电源的尺寸和成本,是一种实现小型化、廉价系统的方法。
意法半导体推出超实惠的6引脚封装同步整流控制意法半导体推出高能效和低功耗为特色的反激式转换器副边同步整流(SR)芯片 SRK1000A 和 SRK1000B,该产品系列现在新增一款更划算、封装更小的产品,可用于充电器、快速充电器、 BUCK电路电感设计电路参数如下:
直流电流:5A
纹波电流:1A
纹波频率:160KHz
输出功率:150W
调整率:1%
电感量:68~100uH
温升:25℃
哪位大侠帮我设计一个电感,感激不尽!BUCK输出电感一 LLC小信号PSIM仿真求助大家可以帮我看看这个小信号仿真有问题吗 出来的伯德图和建模计算得到的不一样微信图片_20201017210537.jpg.png (37.99 KB, 下载次数: 0)下载附件2020-10-17 21:06 上传
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