开关电源的分类和原理是什么?

开关电源(smps)作为一种高效、有效的电源被广泛应用。这是他们效率的主要部分。SMPS在尺寸、重量、成本、效率和整体性能方面具有优势。这些已经成为电子产品的一部分。基本上,它是一种由功率半导体提供能量转换和调节的装置,功率半导体以高频连续"开"和"关"。

不同的种类

直流-直流转换器

正激变换器

反激变换器

自振荡反激变换器

DC-DC转换器

从交流主电源接收的一次电源被整流和滤波为高压直流电。然后,它以一个巨大的速度切换,并馈送到降压变压器的一次侧。降压变压器只是一个类似的50赫兹装置的一小部分,因此减轻了尺寸和重量问题。

我们在变压器的二次侧有滤波和整流输出。它现在被发送到电源的输出端,输出的样本被送回开关以控制输出电压。

正激变换器

在正激变换器中,扼流圈在晶体管导通和不导通时都携带电流。二极管在晶体管关断期间携带电流。因此,在这两个阶段,能量都会流入负载。扼流圈在通电期间储存能量,并将一些能量传递到输出负载。

反激变换器

在反激式变换器中,电感器的磁场在开关导通期间储存能量。当开关处于断开状态时,能量被清空到输出电压电路中,占空比决定输出电压。

自振荡反激变换器

这是基于反激原理的最简单和最基本的转换器。在开关晶体管的导通时间内,通过变压器初级的电流开始线性上升,斜率等于Vin/Lp。

在二次绕组和反馈绕组中感应的电压使快速恢复整流器反向偏压,并使导电晶体管保持导通状态。当一次电流达到峰值Ip时,磁芯开始饱和,电流会急剧上升。反馈绕组提供的固定基座驱动器无法支持电流的急剧上升。结果,开关开始脱离饱和。

SMPS的基本工作原理

开关调节器在开关电源中进行调节。一个串联的开关元件打开和关闭一个平滑电容器的电流供应。电容器上的电压控制串联元件转动的时间。电容器的连续开关将电压维持在要求的水平。

设计基础

交流电源首先通过保险丝和线路滤波器。然后用全波桥式整流器进行整流。整流后的电压下一步应用于功率因数校正(PFC)预调节器,然后是下游DC-DC转换器。

大多数计算机和小家电使用国际电工委员会(IEC)样式的输入连接器。至于输出连接器和引脚,除了一些行业,如PC和compact PCI,一般来说,它们不是标准化的,由制造商来决定。

为什么选择SMPS

像所有的电子产品一样,开关电源也包括一些有源和无源元件。就像每一个小工具一样,它也有自己的优点和缺点。

让我们从为什么你应该选择SMPS开始

开关动作意味着串联调节器元件接通或断开。我们所消耗的能量和热量一样少,就可以达到非常高的效率水平。由于高效率和低散热水平,开关电源可以紧凑。开关电源技术还可在升压或升压应用、降压或降压应用中提供高效的电压转换。

由于开关动作而产生的瞬态尖峰如果没有得到适当的过滤,会迁移到电路的其他区域。这些会造成电磁或射频干扰,影响附近的其他电子设备,特别是当它们接收到无线电信号时。

确保SMPS按照所需的规范执行可能有点困难,纹波和干扰电平尤其棘手。

未来会怎样?

在未来,我们可以有更高效的开关电源,目标是一个更好的转换器做最有效的转换过程。设计师在提高SMP效率方面的重点领域是:

输出功率更高

实现高电流输出和低电压

功率密度增大

使用肖特基二极管这样的开关器件

工作范围为300-600v的SiC肖特基二极管可以作为一种有源器件来代替具有高开关频率的晶体管。

相关推荐
max5006003 分钟前
基于Meta Llama的二语习得学习者行为预测计算模型
人工智能·算法·机器学习·分类·数据挖掘·llama
自由的好好干活39 分钟前
从0开始使用LabVIEW操作数据采集卡-概述和新建新建项目
嵌入式硬件·labview
月疯1 小时前
OPENCV摄像头读取视频
人工智能·opencv·音视频
极客天成ScaleFlash1 小时前
极客天成让统一存储从云原生‘进化’到 AI 原生: 不是版本升级,而是基因重组
人工智能·云原生
王哥儿聊AI1 小时前
Lynx:新一代个性化视频生成模型,单图即可生成视频,重新定义身份一致性与视觉质量
人工智能·算法·安全·机器学习·音视频·软件工程
_pinnacle_2 小时前
打开神经网络的黑箱(三) 卷积神经网络(CNN)的模型逻辑
人工智能·神经网络·cnn·黑箱·卷积网络
Ada's2 小时前
深度学习在自动驾驶上应用(二)
人工智能·深度学习·自动驾驶
张较瘦_2 小时前
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 从“人工扒日志”到“AI自动诊断”:LogCoT框架的3大核心创新
论文阅读·人工智能·软件工程
lisw052 小时前
连接蓝牙时“无媒体信号”怎么办?
人工智能·机器学习·微服务
扫地的小何尚2 小时前
深度解析 CUDA-QX 0.4 加速 QEC 与求解器库
人工智能·语言模型·llm·gpu·量子计算·nvidia·cuda