当前位置: 首页 > news >正文

【读文献】Capacitor-drop AC-DC

[1] F. Song, et al., “An 85-to-230VAC to 3.3-to-4.6VDc 1.52W Capacitor-Drop Sigma-Floating-SC AC-DC Converter with 81.3% Peak Efficiency,” 2025 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), 2025.

以下是针对该电容降压AC-DC转换器设计的通俗版解析,用生活化类比和简化概念帮助理解:


一、核心目标:给智能设备“减肥”还“省电”

想象你要给智能电表或遥控器供电:

  • 需求:从家用插座(高压交流电)转为设备用的低压直流电(类似手机充电),还要做到:
    体积小(塞进迷你设备)
    效率高(省电不发热)
    功率足(支持更多功能)
    传统方案像用“笨重变压器”或“低效稳压器”,而本设计是“智能电容降压盒”。

二、传统方案为什么不够好?

1. 老式“电容降压”方案(图9.1.1顶部)
  • 原理用一个“高压电容”(C_X)挡住大部分电压,剩余低压电简单整流。
  • 问题
    • 只能输出微瓦级功率(不够智能设备用)
    • 像“单车道公路”——电流全挤一条路,易堵车(过热损坏)
    • 无调节功能:电压不稳,轻载时白耗电(如待机时仍“空转”)。
2. 改进版“电容+开关电容”方案(如文献[14])
  • 升级点加了个“开关电容电路”(像多档位齿轮箱),可调节电压。
  • 遗留问题
    • 功率上限1.05W(仍不够高性能设备)
    • 轻载时像“汽车怠速”——发动机转但不走路,白烧油(空闲电流损耗)。

三、本设计的创新:三车道高速路 + 智能调度

1. 核心发明:Sigma-Floating-SC(图9.1.1底部)
  • 浮动电容(Floating-SC)“多级升降梯”
    用4个小电容(CF1-CF4)组合成“电容楼梯”,把高压电(如230V)分14步降压到4.6V,避免一步跨太大“摔跤”(能量损失)。

  • 三条能量路径(EFPs)“三车道高速路”
    电流可走三条路充电:
    ① 直接充电池(快车道)
    ② 先充高压电容再降压(绕道但省力)
    ③ 充“高压+电池”组合(灵活调度)
    结果:功率提升45%,达1.52W(足够驱动复杂功能)。

2. 智能省电策略
  • 正常负载:用电压切换法——高压电容(C_H)和电池(C_L)像“两个水箱”,开关在55V和3.3V间跳转,按需放水(零空转损耗)。
  • 轻负载(如待机):切回电流调节法,但缩短“怠速时间”(像汽车熄火更快),减少8%损耗。

四、实际效果:小身材大能量

  • 效率81.3%:比前代省电3%(类比手机续航从10h→10.3h)。
  • 体积迷你:芯片仅4.48mm²(约半粒芝麻大小),外部只需电容和二极管(无笨重电感)。
  • 抗波动强:支持85V-230V全球电压(出国不用转换头)。
  • 纹波小:输出电压波动仅60mV(像水流平稳不溅水)。

五、总结:为什么说它是突破?

传统方案本设计
单车道,易堵车(功率低)三车道分流,功率1.52W
怠速耗电(效率≤78.2%)智能熄火,效率81.3%
降压像跳悬崖(高损失)14级阶梯降压(浮动电容)
需外挂电感(体积大)纯电容方案(极致小巧)

一句话比喻
把老式“巨型变压器”换成“智能电容魔方”,用多路径调度和阶梯式降压,实现高效迷你供电,让IoT设备更省电、更强大!

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

【总结】把需要压降的地方用电容代替,可以用多个开关电容阵列代替。

http://www.xdnf.cn/news/1227403.html

相关文章:

  • 计数组合学7.10(舒尔函数的组合定义)
  • ls hgfs提示ls: cannot access ‘hgfs‘: Permission denied
  • Python 项目路径配置完全指南
  • 如何优雅删除Docker镜像和容器(保姆级别)
  • 开源工具FossFLOW,绘制技术图表
  • linux中posix消息队列的使用记录
  • Cesium性能优化
  • windows系统安装文生图大模型Stable diffusion V3.5 large(完整详细可用教程)
  • 第15讲——微分方程
  • 分类预测 | Matlab实现CPO-PNN冠豪猪算法优化概率神经网络多特征分类预测
  • 操作系统-lecture4(进程的调度)
  • ubuntu22.04系统入门 linux入门(二) 简单命令 多实践以及相关文件管理命令
  • 分布在背侧海马体CA1区域的位置细胞(place cells)对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
  • 设计模式1:创建型模式
  • Java 学习笔记:常用类、String 与日期时间处理
  • 在纯servlet项目中,使用@WebFilter定义了多个filter,如何设置filter的优先级
  • Google机器学习基础(语言模型)
  • Rust在CentOS 6上的移植
  • 梯度下降的基本原理
  • 【Shell脚本自动化编写——报警邮件,检查磁盘,web服务检测】
  • 如何理解推理模型
  • Windows和Linux的tree工具
  • 系统开机时自动执行指令
  • 力扣热题100---------206.反转链表
  • 查看主板信息的3种方法
  • 大模型推理引擎总结
  • 神经网络学习笔记
  • 每日面试题18:基本数据类型和引用数据类型的区别
  • 8.1IO进程线程——文件IO函数
  • Springboot 配置 doris 连接