变换级使用LLC谐振拓扑结合功率半导体可使典型效率达到94%
发布时间:2021/8/27 23:37:07 访问次数:736
LHP150F 24V输出版本提供6.3A的稳定电流和12.6A的峰值电流。相同的比率适用于LHP150F和LHP300F的所有版本。
当出现峰值负载情况时，可以在长达10秒的时间内提供200%的额定功率。
对于低谐波电流失真，LHP150F和LHP300F使用有源功率因数校正器（PFC），变换级使用LLC谐振拓扑，结合最新一代的功率半导体可使典型效率达到94%。
针对对流冷却进行了优化，使其可在-10℃至+70℃的环境温度范围内运行。
制造商:Microchip 产品种类:数字信号处理器和控制器 - DSP, DSC RoHS: 详细信息 产品:DSCs 系列:dsPIC33EPxxxMC50x 商标名:dsPIC 安装风格:SMD/SMT 封装 / 箱体:QFN-28 核心:dsPIC33E 内核数量:1 Core 最大时钟频率:60 MHz L1缓存指令存储器:- L1缓存数据存储器:- 程序存储器大小:64 kB 数据 RAM 大小:8 kB 工作电源电压:3 V to 3.6 V 最小工作温度:- 40 C 最大工作温度:+ 85 C 资格:AEC-Q100 封装:Tube 程序存储器类型:Flash 商标:Microchip Technology 接口类型:I2C, SPI, UART 输入/输出端数量:21 I/O 数据总线宽度:16 bit 说明书类型:Fixed/Floating Point 计时器/计数器数量:5 Timer 处理器系列:dsPIC33E 产品类型:DSP - Digital Signal Processors & Controllers 工厂包装数量:61 子类别:Embedded Processors & Controllers 电源电压-最大:3.6 V 电源电压-最小:3 V 看门狗计时器:Watchdog Timer 单位重量:70.800 mg
STM32Cube.AI允许开发人员将机器学习处理任务从云端转移到基于STM32的边缘设备，以减少延迟、节约能源、提高云利用率，并通过大限度地减少互联网上的数据交换来保护隐私。
现在，用户使用STM32 MCU具有额外的灵活性，可以选择高效的机器学习技术进行设备上分析，是长期在线使用案例和智能电池供电应用的理想之选。
STM32微控制器(MCU)上开发用于边缘推理的神经网络外，最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)还支持新的监督和半监督方法，这些方法可以处理更小的数据集和更少的CPU周期。
(素材来源：eccn和ttic.如涉版权请联系删除。特别感谢）
LHP150F 24V输出版本提供6.3A的稳定电流和12.6A的峰值电流。相同的比率适用于LHP150F和LHP300F的所有版本。
当出现峰值负载情况时，可以在长达10秒的时间内提供200%的额定功率。
对于低谐波电流失真，LHP150F和LHP300F使用有源功率因数校正器（PFC），变换级使用LLC谐振拓扑，结合最新一代的功率半导体可使典型效率达到94%。
针对对流冷却进行了优化，使其可在-10℃至+70℃的环境温度范围内运行。
制造商:Microchip 产品种类:数字信号处理器和控制器 - DSP, DSC RoHS: 详细信息 产品:DSCs 系列:dsPIC33ExxMC50x 商标名:dsPIC 安装风格:SMD/SMT 封装 / 箱体:QFN-28 核心:dsPIC33E 内核数量:1 Core 最大时钟频率:60 MHz L1缓存指令存储器:- L1缓存数据存储器:- 程序存储器大小:64 kB 数据 RAM 大小:8 kB 工作电源电压:3 V to 3.6 V 最小工作温度:- 40 C 最大工作温度:+ 85 C 资格:AEC-Q100 封装:Tube 程序存储器类型:Flash 商标:Microchip Technology 接口类型:I2C, SPI, UART 输入/输出端数量:21 I/O 数据总线宽度:16 bit 说明书类型:Fixed/Floating Point 计时器/计数器数量:5 Timer 处理器系列:dsPIC33E 产品类型:DSP - Digital Signal Processors & Controllers 工厂包装数量:61 子类别:Embedded Processors & Controllers 电源电压-最大:3.6 V 电源电压-最小:3 V 看门狗计时器:Watchdog Timer 单位重量:70.800 mg
STM32Cube.AI允许开发人员将机器学习处理任务从云端转移到基于STM32的边缘设备，以减少延迟、节约能源、提高云利用率，并通过大限度地减少互联网上的数据交换来保护隐私。
现在，用户使用STM32 MCU具有额外的灵活性，可以选择高效的机器学习技术进行设备上分析，是长期在线使用案例和智能电池供电应用的理想之选。
STM32微控制器(MCU)上开发用于边缘推理的神经网络外，最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)还支持新的监督和半监督方法，这些方法可以处理更小的数据集和更少的CPU周期。
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