電源系統(tǒng)設(shè)計的無風(fēng)險路徑――成功構(gòu)建電源設(shè)計
圖1:第一步是列出項目的電源需求。在我們的這個例子中,我們假設(shè)有11路電壓軌,以遞減功率級別列于表中。為了方便,我們稱之為主電源軌(MR)和輔助電壓軌(AR)。備注欄中包含了所有特殊要求。
什么樣的產(chǎn)品能夠滿足要求呢?有很多這種信息的來源。例如,Vicor提供了一種解決方案選擇工具,可以搜索可用元件的數(shù)據(jù)庫,并推薦滿足客戶的輸入和輸出需求的解決方案。利用一個智能工具,如Vicor解決方案選擇工具(solution selector),可將產(chǎn)生可能元件的候選者名單所需要的時間縮短到幾乎為零,并且可以很容易地根據(jù)對應(yīng)用來說最重要的標(biāo)準(zhǔn),為特定設(shè)計選擇一個最佳的元件。大多數(shù)工程師恰恰沒有令人奢望的“學(xué)習(xí)時間”來手動完成這項重要任務(wù)。
圖2:使用Vicor的PowerBench工具來簡化元件選擇過程。
有哪些是可用的典型功率元件:
首先是功率傳輸。在這里,功率元件必須采用高壓直流或交流電源,并把它變換為一個安全特低電壓(SELV)。在很多高性能應(yīng)用中,工程師們正在利用高電壓和高電流將電源提供給他們的系統(tǒng)。由于來自器件的散熱,選擇熱適應(yīng)的元件至關(guān)重要。這些元件將需要放置在系統(tǒng)內(nèi)部的多個位置。這包括在一個機箱或主板上安裝的電源系統(tǒng),而每個元件的相應(yīng)冷卻都需要加以考慮。
接下來是從SELV傳送功率至負(fù)載點。工程師們需要為他們的應(yīng)用謹(jǐn)慎選擇適當(dāng)?shù)碾妷很?。過多的轉(zhuǎn)換級將降低應(yīng)用的效率。近年來,電源設(shè)計已經(jīng)開始從12V軌轉(zhuǎn)向可提供更高系統(tǒng)效率的48V軌。我們面臨的挑戰(zhàn)是選擇能夠以最高效率提供合適性能的最佳元件。像Vicor的Whiteboard工具可幫助工程師們使用不同SELV來評估其設(shè)計的性能。
終于有了負(fù)載點元件的選擇。基于選擇的SELV,工程師需要選擇達到PoL要求所需的元件,以便可以在高電流時達到低于1V。其中的隔離和調(diào)節(jié)是必需的,可以使用DC-DC轉(zhuǎn)換器,如Vicor DC轉(zhuǎn)換器模塊(DCM)。設(shè)計人員還可以使用專為分比式電源架構(gòu)設(shè)計的元件,其中的調(diào)節(jié)和電壓變換/隔離功能是分開的。選擇后者有助于設(shè)計人員獲得高功率密度,這相當(dāng)于具備了在一個小空間內(nèi)轉(zhuǎn)換大量電能的能力。
步驟2—構(gòu)建
構(gòu)建系統(tǒng)的第一個步驟是創(chuàng)建一個電源系統(tǒng)的方框圖,從輸出開始,然后向輸入后向推進。從最低功率級別開始它的運作更好,并從那里繼續(xù)工作,以便可以審查功率元件類別,并隨功率級別的增加在必要時做出改變。
根據(jù)適當(dāng)功率級別選擇正確的元件類別非常重要。例如,在低功耗條件下,系統(tǒng)級封裝產(chǎn)品(SiP),如Vicor ZVS降壓穩(wěn)壓器是最好的解決方案。在較高功率級別,更好的方法可能是使用Vicor的ChiP產(chǎn)品(Converter housed in Package,轉(zhuǎn)換器級封裝)。根據(jù)驅(qū)動負(fù)載所需的電壓軌數(shù)量的復(fù)雜性,可以在應(yīng)用中使用SiP和ChiP的組合。
這將有助于實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)的最大功率密度和成本效益,并保持系統(tǒng)中每個器件的高效率運行。
回頭看一下圖1,很明顯,前三路電壓軌(MR#1、2和3)是需要最高功率級別器件的電壓軌,而最后五路電壓軌(MR#7直到AR#2)是功率級別最低的器件。其余的(MR#4直到MR#6)介于兩者之間。在這里,設(shè)計人員將需要利用自己的判斷力,決定器件方面的選擇。完成了輸出工作后,就可以開始在系統(tǒng)框圖類別中建立一個我們需要的電源模塊和功率級別的畫面。
第2步-構(gòu)建-按類區(qū)分
圖3:從電源軌的需求分析,我們可以判斷最合適的功率元件類別。
第2步-構(gòu)建-框圖-工作回到輸入端(2)
第2步-構(gòu)建-框圖-如需要優(yōu)化評估
圖4:繼續(xù)剛才的工作,我們可以確定為每路電壓軌提供功率級別需要的元件類別。在這個級,我們應(yīng)該時刻牢記確保我們平衡負(fù)載,并利用每個器件的功率容量所需的功率級別。在這里,我們看到了我們原來估計的優(yōu)化。
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