STMicroelectronics 数字电源组合控制器增强过载管理

发布时间：2022-12-26 14:44
作者：Ameya360
来源：网络
阅读量：2135

　　STMicroelectronics 的数字电源组合控制器具有增强的过载管理功能，可实现精确的输出电压调节。

STMicroelectronics 数字电源组合控制器增强过载管理

　　STMicroelectronics 的 STNRG011A 数字电源组合控制器适用于 90W 至 300W 电源，具有增强的过载管理功能，可确保在过流保护激活时准确调节输出电压。

　　STNRG011A 集成了功率因数校正 (PFC) 控制器、LLC 谐振半桥控制器、800V 启动电路和监控引擎，用于电源适配器、充电器以及电视和照明电源。多模式 PFC 控制器实现了性能增强功能，包括输入电压前馈、失真优化器和频率限制。数字监控引擎具有一个 8 位内核和专用外设，数字算法存储在内部 ROM 中以确保可靠性和最少的物料清单 (BoM)。

　　与现有的 STNRG011 相比，具有新过载管理算法的 STNRG011A 在触发过流保护时提高了开关频率。除了保持输出电压调节外，这还可以防止电源意外关闭。

　　其他功能包括用于存储配置参数和校准数据的片上非易失性存储器，可节省外部元件并允许根据特定应用要求定制设备。还有一个用于监控和通信的 2 针 UART 端口，可简化测试并允许实时监控和远程管理。内置 PFC 和半桥保护，以及符合 IEC 62368-1 标准的 X 电容器放电电路，有助于最大限度地降低待机功耗。


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2023-09-21 09:30 阅读量：1840
ST机器学习解决方案助力车企探索汽车AI可能性
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ST机器学习解决方案助力车企探索汽车AI可能性

　　意法半导体的首款车规机器学习解决方案SL-AIAID012401V1由AEKD-AICAR1评估套件、AI人工智能插件和AutoDevKit车规开发板组成，能够识别驻车、正常路况、崎岖道路、车轮侧滑或突然转向四种汽车状态。这是一个难得的机会，可以通过测试和开发汽车人工智能应用，以确定该技术是否适合这个市场。事实上，许多车企还在探索在行业现阶段，机器学习对他们是否有意义。从头开始创建算法需要投入大量的人力和资金。把评估解决方案导入我们的AutoDevKit平台，可以让开发人员更轻松地探索车规人工智能的可行性。　　将机器学习引入汽车的挑战在寻找正确的应用　　▲汽车状态识别系统的整体架构　　虽然机器学习的热度在消费市场上稳步上升，但是，汽车行业仍在探究机器学习技术可以为汽车带来什么。几十年来，人工智能一直是汽车行业的一个热门话题，研究人员早在2001年就已经在探索如何在导航系统中应用机器学习。然而，人工智能趋向于用在几种应用场景，例如，自动驾驶或事故检测。此外，出于安全性和可靠性考虑，汽车行业几十年来一直依赖启发式方法。简而言之，汽车制造商在不需要训练神经网络的情况下就已经擅长提供先进的功能。因此，开发平台必须降低汽车机器学习的技术门槛，同时又不影响设计者构想较为传统的应用。       找到正确的工具　　为了帮助开发人员创建他们的杀手级应用程序，无论它是否使用机器学习算法，AEKD-AICAR1都配备了一个带有4mb闪存的MCU，以及AEK-LCD-DT028V1显示屏，用于UIs和更一般的应用程序。主板还提供两个CAN FD收发器和两个电位器，用于测试模数转换器的性能。因此，这个电路板可以连接执行器板驱动电机，处理无线通信功能，或者管理LED等设备。因此，这块板子的灵活性足以帮助开发团队用其他的系统开发应用。然而，顾名思义，我们的开发团队用AEKD-AICAR1开发应用，因为汽车行业要求降低机器学习的技术门槛。　　AEKD-AICAR1：让机器学习变得更好用的解决方案在指引开发者　　▲AEKD-AICAR1套件　　AEKD-AICAR1配有AEK-CON-SENSOR1连接器板和AIS2DW12三轴加速度计。开发人员可以获取MEMS数据，并使用长短期记忆（LSTM）递归神经网络(RNN)确定汽车的四种状态。该套件还旨在简化演示应用的开发，因为AEKD-AICAR1在MCU闪存内预装了提前训练好的神经网络。LSTM RNN当前版本是在Google Colab环境中使用TensorFlow 2.4.0框架开发的神经网络，然后，我们使用意法半导体的工具将提前训练好的神经网络转换为适合在STM32上运行的C代码库。　　为了进一步指导和培训开发者，我们为用户提供了一份Google Colab环境、模型训练、数据采集等工具的用户入门指南。用户可以使用TensorFlow等众多热门机器学习框架创建、训练和验证神经网络，从而使团队能够借用许多现有的社区项目。然后，我们还展示了意法半导体神经网络所用人工智能插件是如何优化算法，使其适合在微控制器上运行。简而言之，我们分享我们的知识经验和实用工具，以便开发人员可以更轻松地测试项目，确定机器学习是否适合汽车应用。　　使用真实环境　　最终，工程师将获得一个程序，这个程序可以让他们尝试用传感器开发新应用，评估自己的需求，并更好地了解从头开始需要付出的成本的一小部分内是可行的需求。在AEKD-AICAR1捆绑包中有连接器板，这意味着用户可以轻松换用另一个传感器，做进一步的评测。汽车行业固有的安全性和可靠性限制要求让开发者无法用市面上可以买到的消费级电路板测试汽车产品概念。AEKD-AICAR1通过在许多人用于开发实际应用的汽车级平台上进行实验，从而解决了这个问题。　　构想原创应用　　由于汽车行业的机器学习仍处于起步阶段，用户经常寻找具有最大灵活性的平台。事实上，用一个系统开发多个项目有助于节省时间和资源，例如，有一位客户对LSTM节点稍加改动，即可分析车辆悬架的响应性能，确定弹簧补偿程度，从而改善驾驶体验。同样，开发人员可以用传感器开发新应用，例如，预测电池的充电状态，或将传感器安装在方向盘上，用于检查驾驶员的心率。简而言之，AEKD-AICAR1灵活多变，应用不限于传统的汽车应用及状态检测。
2023-09-15 10:12 阅读量：1850
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