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数字电源技术期待皇牌应用的出现

Alan Elbanhawy?? 飞兆半导体公司?? 2006年11月05日 ?? 收藏0

  引言

  用于PC和电信领域的DC/DC转换器的使用已经非常普及,并理所当然地被认为能够提供高性能,而且毋须额外成本,这为决策的方程留下了两个变数。

  第一个是材料清单(BOM)的成本,这在比较和选择一个解决方案时是最重要的决策因素 ;第二个变数是纯粹心理性的,即对目前占主导地位的模拟方案的惯性适应和深刻信任,因为模拟方案积累了多年的实际经验和数亿个计算机主板设计的成功案例,为该领域的可靠性奠定了黄金标准,而尚未获证实的数字方案却缺乏足够的累积数据来给出一个价廉和可靠的完美解决方案。在这个激动人心的新领域,几家先驱公司已经迈出大胆的第一步,沿着理想之路进发,成为了价值数十亿美元产业的勇敢管理者 (例如台湾的大型计算机主板制造企业),凭借这一方案赢得了数不清的财富和难以想象的成功。这些先驱提供了极具吸引力的承诺,即数字革命能够以前所未有的低成本取得更佳的性能和可靠性,一旦采用后可使产业累积更多财富。

  数字电源的预期

  ●?动态控制环补偿,允许使用极为灵活和多变的控制算法,以适应负载情况的任何剧烈变化。目前来说,这种非常先进的功能对PC或电信市场并没有带来很多好处,因为

模拟电路中经全面构思和设计的单独补偿无需多种替代方案就能很好地完成任务,除非我们DC/DC 转换器的开关频率能设在2MHz~5MHz之间,动态控制环补偿可以在该频率下产生瞬态响应的优势,从而减小输出电容的数目,最终降低BOM成本。遗憾的是,DC/DC 转换器有效可靠工作在2MHz~5MHz开关频率之间仍然是我们目前的期望和致力实现的目标,不过可望在未来4年~7年里得到落实。15年前当我还在研究太空站机器人的大手臂 (Robotic Arm) 时,我们成功地把这种数字补偿方案应用在电机控制上,因为挑战在于没有有效负载时也必须有效地操控机器人手臂,就象有太空穿越机作为有效负载一样。这是太空领域中需要这种成熟复杂的数字式多补偿方案的一个主要应用例子。

  ●?I/O总线可以和中央处理器或控制器进行通信,以操控多个DC/DC转换器并即时更改设置。同样地,这在PC应用领域并没有什么优势,但在电信应用中却可能有些用处。我认为,如果CPU能够在数纳秒内把重负载周期的开始点和结束点传送到 DC/DC转换器,允许它提高和降低电感电流以满足CPU的需求,这个总线就可能产生极佳的优势,因为它能减小输出上的电容数目及BOM成本。如果这个设想能够成功实现,便会成为“皇牌应用”,大有机会推动 PC和电信电源开始向着数字领域大规模地转移。

  ●?是所有过压保护(OVP)、欠压保护(UVP) 和电流限制等的灵活设置点。目前的固定设置点已能很好地工作,但对灵活性的需求却不显著。所有这些设置点都利用简单、占位面积小和低成本的电阻来编程。

  ●?上电时准确校准电流感测电路,并获得高精度的负载线。现在的电流感测电路无须额外成本,仅以业界认为合理的低成本便可完成工作。

  ●?数字PWM控制器也许能够降低BOM的总成本,这是十分重要的优点。PC市场的决策人往往相当保守,因为其计算机主板制造商的未来取决于能时刻对重大问题作出正确的决策,而向数字电源技术的转移至今仍存着未知的风险负担,但又不能被忽视。

  PC和电信市场都十分重视成本,尤其是PC市场更加敏感,BOM成本每一美分的差错都足以导致新设计的成败,虽然电信市场相对没有那么敏感,但是也非常关注成本问题。

  现在的解决方案有非常诱人的低风险特性,而大部分模拟电源设计工程师在进行每三个月一次 (例如台湾的频密程度) 的新计算机主板设计时,通常都没有太多时间来试验和学习新技术,这是数字技术要取得成功前不得不克服的障碍之一。为了推动数字方案的发展,必须立即发动攻势改变这些设计工程师的想法,让他们知道这方案能通过可预测和可重复的方式工作,并具备低BOM成本及无额外风险的特性。由模拟到数字控制的完美过渡几乎是必然的,只是目前的时机还未到。

  我深信未来是属于数字电源的,其发展很可能由同时使用模拟和数字技术的混合系统开始。有关例子是过压限制和逐周期电流限制 (Cycle-by-cycle current limit) 应该以模拟比较器形式实现,为了电源的可靠性及所有宝贵和昂贵CPU的安全性,必须要有几纳秒的传输延迟。随着电源规范要求继续向PWM控制器和电源设计人员提出挑战,更稳定可靠地转向100% 的数字解决方案成为必然。

  现在还不是转向100% 数字解决方案的适当时机。尽管电源转换领域的工程师和设计人员对数字电源解决方案有着浓厚兴趣,最终的决策还是由经济和心理等方面的因素决定。这即是说,对于PC和电信设备制造商而言,这个转移能否无风险地带来更多利润?在我们之前谈到的模拟解决方案的无风险因素
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数字? 源技术? 皇牌应用?

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