3、推挽动态泄漏电路设计与有限状态机低功耗实现

推挽动态泄漏电路设计与有限状态机低功耗实现

推挽动态泄漏电路设计

在电压调节器的设计中,快速瞬态响应是一个重要的性能指标。传统的一些电路虽然能实现快速瞬态响应,但存在一些问题。例如,有的电路使用片外元件,不适合嵌入式应用;有的采用双环反馈的推挽配置来改善嵌入式电压调节器的瞬态性能,但在数字应用中,由于闭环带宽有限,输出的峰值和谷值仍然较高。还有的通过片外电容来改善调节器的建立时间,但会带来较大的静态功耗损失;电容耦合反馈(CCFB)虽能改善全集成电压调节器的瞬态性能,但不适用于低功耗应用。

为了解决这些问题,我们提出了一种用于嵌入式应用的推挽动态泄漏电路。该电路在现有的电流控制环路中并行添加推挽动态泄漏路径,以减少瞬态时输出的峰值和谷值。这种设计在提高转换器瞬态响应的同时,能使电压调节器的功率效率在负载电流变化时基本保持不变,并且能大幅缩短达到预定电压水平的建立时间。

工作原理与实现

推挽动态泄漏电路的简单原理图主要由误差放大器和通晶体管组成。误差放大器采用共源共栅差分放大器,以提高工作电流范围。由于低功耗嵌入式应用中没有大负载电容,为了使转换器在不同负载电流下都能稳定工作,内部极点被设计为主极点。该简单电压调节器在负载电流从 0.25mA 到 30mA 的范围内都能保持稳定,单位增益带宽为 10MHz,但由于带宽有限,其瞬态响应较差,特别是在数字应用中,负载电流快速变化时问题更为明显。

为了改善电压调节器的瞬态性能,我们在现有电流控制环路的基础上,并行添加了上泄漏路径和下泄漏路径,形成推挽动态泄漏电路。这两条泄漏路径在瞬态时工作,为负载电流提供泄漏路径。每条泄漏路径由迟滞运算放大器驱动,并且为了避免动态路径永久导通的问题,在运算放大器

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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