英锐芯|驱动芯片分享

驱动芯片介绍及英锐芯产品应用

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驱动芯片是位于主电路和控制电路之间,用来对控制电路的信号进行放大的中间电路。电动机通常工作在5、6、9、12或24V,它们的电流约为100mA~5A,而微控制器的输出电流一般在50mA左右,无法满足需求。因此,我们需要中间电路将微控制器接到电机,称为驱动器。

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驱动芯片应用领域:

驱动芯片按照应用领域可以主要分为:马达驱动芯片、显示屏驱动芯片、照明驱动芯片、音圈马达驱动芯片等。

马达驱动芯片:

一般指集成有CMOS控制电路和DMOS功率器件的芯片

显示屏驱动芯片:

一般指具有驱动显示屏显示功能的驱动芯片

照明驱动芯片:

一般指将电源供应转换为特定的电压电流以驱动发光体发光的驱动芯片

音圈马达驱动芯片

一般指智能手机摄像镜头中推动镜头移动产生自动对焦的驱动芯片

马达驱动芯片

马达驱动芯片是包含了速度控制、力矩控制、位置控制及过载保护等功能的集成电路,可以根据输入信号,按照内置的算法控制电机绕组电路流动方向,从而控制马达的启停与转动方向。它集成了逻辑运算电路与功率驱动电路,利用它可以与主处理器、电机和增量型编码器构成一个完整的运动控制系统,可以用来驱动直流电机、步进电机、及继电器等感性负载。

应用:

包括驱动直流电机、步机电机、机器人控制系统、数字控制系统、电脑打印机与绘图仪等。

应用产品

           

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机器人控制系统

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绘图仪

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步进电机

英锐芯驱动芯片

目前我司产品主要为单片高电压高电流的ULN2003、专为低压系统设计的ULN2803、单片机双向马达驱动电路的AD6208、专为安防摄像头系统设计的驱动电路AD6803、专为低电压下工作的系统而设计的单通道直流电机驱动集成电路AD118。

ULN2003

七路达林顿管驱动电路

使用注意事项:

目前有些应用采用了带上拉电阻的单片机,在上电时单片机输出状态不稳定,此时ULN2003输入级会受单片机上拉电阻影响而将负载打开,为了避免负载的失误动作,建议在输入级接4K对地的下拉电阻。

应用产品:

继电器、照明设备、电铃锤...

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AD6803

集成IR-CUT驱动和八路达林顿管阵列

应用领域: 

安防摄像头....

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ULN2803

八路达林顿管驱动电路

使用注意事项:

1、MCU的IO引脚和ULN2803的输入端之间不串接电阻,串接电阻会降低ULN2803输入端的电压,可能会导致ULN2803输出功能异常。

2、控制ULN2803的MCU的IO引脚有复用功能(MCU上电电压检测启动功能),需要接上拉电阻,上拉电阻的阻值选择1KΩ左右。过大的上拉电阻会导致上电时IO引脚上的电压过低,MCU无法启动。

应用领域:

智能锁...

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AD118

低电压单通道直流电机驱动

应用领域:

遥控玩具车...

AD6208

双向马达驱动电路

使用注意事项:

电源 VCC 端到地端需就近接 10uF 或以上电容,确保 VCC 端电源稳定,避免电源端出现超过电路极限电压的过冲导致电路失效。

应用领域:

卡式录音机......

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内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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