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提升輔助電源效率 SiC MOSFET設計居首功
每一種功率轉換系統,包括太陽光電變流器、功率驅動裝置、UPS及HVDC等產品,皆需要輔助電源提供12V或24V低電壓電源給閘極驅動器、微控制器、顯示器、感測器及風扇,以確保系統能正常運行。輔助電源則需要從一般工業裝置所使用的三相400/480V AC電源,或太陽光電變流器所使用的高電壓DC電源才能運作。本文將介紹碳化矽(SiC)技術優勢,並如何透過SiC,輕易設計且CP值高的電源解決方案。
運用SiC MOSFET 小型輔助電源效能再增
圖1是輔助電源所用的普通電路。在某些輸入電壓條件下,MOSFET的最高耐壓需要達到1300V。為了確保安全,需要一定的電壓餘量,因此一般來講至少須要使用額定電壓1500V的產品。當然也可以使用具有同樣額定擊穿電壓的Si MOSFET,但損耗將變大,因此需要昂貴且厚重的散熱器。
圖1 普通返馳式變換器方式的輔助電源電路布局
另一種是使用更複雜的電路布局結構(雙向返馳式變換器方式、低電壓元件串聯等)而不使用1500V MOSFET的做法,但這些做法不僅會增加設計難度,還會使元件數量增加。如果使用特定導通電阻僅為1500V Si-MOSFET的1/2(圖2)的1700V SiC-MOSFET,則輔助電源的設計者們將能夠使用簡單的單向返馳式變換器的電路布局結構,而實現小型化和良好的性能;而若使用有完全塑封的TO-3PFM封裝以及表面安裝型封裝(TO-268-2L)技術,並提供適用此類應用的高耐壓SiC-MOSFET,則可分別確保5mm和5.45m的爬電比距。
圖2 特定導通電阻條件下的Si和SiC MOSFET性能比較
控制IC助力 驅動SiC-MOSFET更安全/可靠
因應採用SiC-MOSFET返馳式變換器的輔助電源解決方案,已有電源供應商推出相關的控制IC,這類控制IC的設計是利用返馳式變換器安全可靠地驅動SiC-MOSFET,而且不會因閘極驅動IC而變得複雜。以羅姆半導體(ROHM)為例,該公司旗下的準諧振AC-DC轉換器控制IC--BD768xFJ,能與ROHM的1700V耐壓SiC-MOSFET相結合,並可控制所有的返馳式電路,還能夠以適當的閘極電壓驅動SiC-MOSFET,此外還可透過閘極箝位功能和超載保護功能來保護SiC-MOSFET。
上述應用於SiC-MOSFET的控制IC,採用小型SOP8-J8封裝,具備電流檢測用的外接分流電阻和過負載、輸入欠壓、輸出過電壓保護等保護功能以及緩啟動等功能;且搭載準諧振開關,以在全工作範圍內將EMI抑制在最低水平,並降低開關損耗;還安裝重載模式工作和降頻功能,圖3為採用控制IC的1700V耐壓SiC-MOSFET的輔助電源電路圖。
圖3 使用了BD768xFJ控制IC和1700V耐壓SiC-MOSFET的輔助電源電路
運用評估板檢視SiC-MOSFET輔助電源性能表現
另一方面,為了方便對使用SiC-MOSFET的簡單輔助電源的性能進行評估,電源供應商也專門研發了評估板(圖4)。評估版的作用是為了在準諧振開關AC-DC轉換器中驅動1700V的耐壓SiC MOSFET。SiC-MOSFET的開關波形如圖5所示。透過不同輸出負載的波形可以看出在接通SiC-MOSFET時諧振源-汲極電壓如何變化。採用準諧振工作,可最大限度地降低開關損耗和EMI。輕載時(Pout=5W時)的Burst工作模式結束後,轉為準諧振工作模式。透過跳過很多波谷來控制頻率。當輸出負載增加(Pout=20W時)時,波谷數量減少,頻率上升。當接近規定的最大輸出負載(在這種情況下Pout=40W)時,將只有一個波谷。此時,開關頻率達到最大值120kHz。
圖4 使用了SiC-MOSFET的輔助電源用評估板
圖5 準諧振工作時的SiC-MOSFET開關波形
另外,為了延長一次側的開關導通時間,可以稍微降低開關頻率並提高輸出功率的要求。這樣,一次側電流峰值增加,傳輸的能量也增加(Pout=40W時)。當超過最大輸出功率時,過電流保護功能工作並阻止開關動作,以防止系統過熱。
首先,評估板因有兩個工作點而以不連續導通模式(DCM)工作。然後,在最後一個工作點(40W)時正好達到臨界導通模式(BCM)。根據不同的輸入電壓,DCM和BCM在不同的輸出功率進行開關。
圖6左側是對於不同的輸入電壓,在最大40W的負載範圍輸出12V電壓時的效率。如圖6右側所示,透過測量可知SiC-MOSFET的外殼溫度保持在90℃以下,SiC-MOSFET的最大額定結溫為175℃。晶片-外殼間的熱阻遠遠低於外殼-環境間的熱阻,因此只要是接合面溫度低於上限值的外殼即可以說是安全的。這表明該評估板即使在高達40W的輸出功率條件下,毋需散熱器也可工作。另外,如果對SiC-MOSFET增加散熱器來冷卻輸出整流二極體,則可以實現更高的輸出功率。
圖6 使用了SiC-MOSFET的輔助電源單元評估
這裡提供的是各DC輸入電壓的測量值,利用400/480V的三相AC電源也可運行評估板,PCB上安裝整流所需的二極體電橋。綜上所述,準諧振工作有助於將開關損耗控制在最低並抑制EMI,電流檢測透過外接電阻進行,另外,透過使用輕載時的重載模式工作和降頻功能,還可實現節能與高效率。
SiC-MOSFET實現小型化/高效率
在需要幾十瓦的簡單且CP值高的三相輸入用單向返馳式解決方案和超過400V的DC輸入電壓條件下,Si-MOSFET並不適用,因為大電壓Si功率MOSFET的性能較低。此外,也不建議使用雙向返馳式或堆疊式MOSFET等設計複雜結構的輔助電源,因為非常費時費力,這部分的時間與精力應該用在主電源系統的設計上。
而利用1700V SiC-MOSFET和相關控制IC,不僅能夠設計三相系統用或高DC輸入電壓用的簡單輔助電源,而且還可以發揮出較好的性能。利用SiC-MOSFET的技術,設計人員可提高產品的效率、簡潔性、可靠性並實現小型化;而控制IC經過最佳化後可安全地驅動SiC-MOSFET,同時能夠減輕設計負擔,可縮短將系統產品投入市場的研發週期,是極具突破性的解決方案。
(本文作者皆任職於羅姆半導體德國分公司)
亞馬遜AI一條龍方案出陣 硬體商業務轉型仍是大哉問
亞馬遜投入人工智慧的研發跟應用已有多年歷史,例如其電商網站上的購物推薦引擎,就是以機器學習技術來驅動。這項技術不僅為亞馬遜帶來更多銷售業績,同時也從根本上改變了該公司的倉儲作業跟未來產品發展方向。如今,亞馬遜有意全面推動人工智慧的普及應用,但對其生態系夥伴來說,最大的考驗恐怕是自己的商業模式,要如何跟亞馬遜一樣,實現以AI為核心的轉型。
從專家到普羅大眾都能開發AI應用
AWS方案架構部亞太區新興技術主管Olivier Klein(圖1)表示,亞馬遜發展機器學習(ML)等人工智慧技術,已經有很長一段時間。在亞馬遜電商網站上的推薦引擎,就是該公司第一個由機器學習技術來驅動的應用,其後問世的Echo智慧音箱等新產品,也是該技術的延伸。
圖1 亞馬遜AWS方案架構部亞太區新興技術主管Olivier Klein表示,機器學習已經環繞在你我的生活周遭,只是一般大眾未必意識到它的存在。
在AI需求爆發之際,在相關領域已經耕耘多年的亞馬遜,決定從三個層次來推動AI應用的進一步普及。這三個層次可分成「資料科學家的AI」、「應用開發者的AI」以及「普羅大眾的AI」。
資料科學家的AI方案主要著重在AWS支援的框架跟介面,包含TensorFlow、Caffe2、Torch、Keras等,讓資料科學家可以用其最熟悉或最有效率的框架來分析資料,作為AI應用發展的基礎。應用開發者的AI則是一系列能讓開發人員快速建模、部署深度學習模型的平台跟產品,包含Amazon SageMaker、深度學習相機DeepLens(圖2)。至於普羅大眾的AI,則是一系列已經打包好的應用程式,使用者只要呼叫API,就可以直接取用相關功能,例如提供影像識別功能的Rekognition、負責將語音轉換成文字的Amazon Transcribe、或是反過來將文字轉成語音的Amazon Polly,以及可用來快速開發聊天機器人的Amazon Lex等。
圖2 亞馬遜為機器學習開發者設計的DeepLens深度學習相機。
DeepLens是亞馬遜本次在台唯一展示的硬體產品,該產品本質上是一台攝影機,但可以將其所接收到的影像訊號直接傳送到AWS平台,執行深度學習和電腦視覺運算,並以Rekognition來分析畫面,因此能夠即時辨識物件。值得一提的是,DeepLens已預先安裝Apache MXNet的最佳化版本,因此可以在裝置上執行任何深度學習架構,包括TensorFlow和Caffe2。這也帶出另外一個熱門議題,直接在邊緣裝置上執行模型推論。
針對邊緣推論需求,亞馬遜提出的方案名為AWS Greengrass。該軟體具備雲端資料同步、快取等功能,但最值得注意的是,該軟體可以跟在AWS雲端上訓練好的模型銜接,讓邊緣裝置利用該模型進行推論,而非利用雲端資料中心的運算資源來推論。
AI改變亞馬遜 台廠準備好了嗎?
作為AI應用跟技術發展的領導者,亞馬遜已經發展出一條龍式的人工智慧解決方案,大幅降低AI應用開發的難度。但AI這項技術對亞馬遜而言不只是產品跟服務,其本身的日常營運也受到AI很大的影響。
眾所周知,亞馬遜是一家電子商務公司,因此,如何刺激消費者在自家網站上購買更多產品,顯然是最重要的課題。對此,亞馬遜利用機器學習技術開發出推薦引擎,讓消費者在購買或瀏覽某項商品時,會連帶看到其他相關產品的推播資訊,進而達成讓消費者買更多的目的。
有在亞馬遜網站上購物經驗的人,應該都知道亞馬遜網站的推薦引擎不會只推同類產品或相關產品,有時推薦引擎甚至會推風馬牛不相及的產品。不過,很奇妙的是,對某類產品有興趣的消費者,就是有很大的機率會對看似沒有關聯性的產品有興趣,最後一起打包結帳。這就是大數據分析跟機器學習的威力。
但這種由推薦引擎造成的消費模式改變,卻會對亞馬遜的倉儲物流作業造成很大的負擔,因為消費者購買的品項會有很大的歧異,如果倉儲配置還是像圖書館一般,按照產品屬性分門別類安置在貨架上,檢貨作業會浪費很多時間。因為檢貨機器人得橫跨龐大的倉庫,搬運好幾個貨架到打包區,檢貨人員才能拿齊某筆訂單所購買的全部商品。
因此,在導入推薦引擎後,亞馬遜的倉儲就不再依照產品屬性來存放商品,而是以一筆訂單內含品項的機率來安排產品的擺放位置。越有可能出現在同一筆訂單的產品,彼此擺放的距離就越近,甚至是直接放在同一個貨架上,讓檢貨機器人可以用最快速度把所需要的產品全部送到檢貨人員手上。
就像AI改變了亞馬遜的倉儲體系,有意擁抱AI的台灣硬體廠商,未來勢必也會面臨類似的問題。其中,最明顯的挑戰是亞馬遜AWS的商業模式所帶來的變革。亞馬遜AWS的商業模式是以使用量計費,這意味著採用亞馬遜解決方案的硬體產品,很難採用一次賣斷的商業模式,因為這些產品在其生命週期中,會不斷衍生出必須支付給亞馬遜的費用。硬體製造商如果想藉由亞馬遜提供的方案快速切入AI應用市場,勢必要摸索出新的商業模式。
對硬體業者來說,如果能精算出產品在其生命週期中AWS服務的使用量,進而將成本費用反映在硬體售價中,輔以加值訂閱服務來滿足少數重量級用戶的需求,將是對現有商業模式影響最小的做法。蘋果(Apple)的硬體產品搭配iCloud,就是這種模式的典型案例。然而,對硬體製造商來說,推估產品的生命週期本身就已經有一定難度,不同用戶的使用量變異性更大,要精準估算出相關成本,恐怕得先累積足夠的用戶資料,並輔以大數據分析技術才有機會實現。
另一種可能的商業模式則是把AI相關應用直接當作需要額外付費的服務來銷售。這種商業模式就像Gogoro除了賣電動機車之外,也經營電池交換業務;或是印表機、事務機業者除了賣機器之外,也賣碳粉、墨水等耗材。對硬體業者來說,這種商業模式可以創造持續的現金流,但要說服消費者接受的難度也更高。
近期威聯通(QNAP)與亞馬遜AWS合作,讓自家的NAS設備透過其二次開發套件QIoT Suite Lite與亞馬遜Greengrass對接,則是一種折衷方案。威聯通銷售的產品仍是NAS設備,但該開發套件已經預先整合了AWS Greengrass,使用者如果要使用AWS的服務,必須先自行申辦好AWS帳號,若有任何衍生費用,自然是用戶跟亞馬遜AWS之間的事,硬體製造商不須涉入。不過,這種模式的鎖定客群顯然是B2B或專業用戶,對一般消費性硬體產品來說,可能不太適用。
不論如何,硬體業者朝服務轉型是科技產業的未來趨勢,也是每家硬體製造商都需面對的課題。用服務為硬體加值,是硬體業者改賺服務財必然要走的第一步,至於要如何變現,則是真正的挑戰所在。舉例來說,宏碁幾年前曾大力推廣的自建雲(BYOC)概念,希望用服務來為硬體加值。雖然相關業務在B2B領域取得一定進展,但針對一般消費者設計的BYOC應用,因為一直找不到可以獲利的商業模式,故近期已宣告將終止服務。同理可證,硬體廠商若要在自家產品上整合亞馬遜的AI、ML解決方案,如何找到可行的商業模式,將非常關鍵。
高畫質/可撓手機顯示優勢搶眼 LCD/OLED各有千秋
自2017年起,各大終端品牌與面板廠在有機發光二極體(Organic Light Emitting Diode, OLED)的布局成為業界關注焦點。尤其是在中小尺寸螢幕市場,在iPhone X導入OLED面板之後,後續的使用者體驗情況與蘋果(Apple)是否將持續使用OLED螢幕等等決策變化,都是各界的關注焦點。
目前,液晶顯示器(Liquid Crystal Display, LCD)與OLED顯示器相比,依然有著明顯的成本優勢;在往4K、8K高畫質推進的路上,該陣營廠商更是積極投入。然而,軟性AMOLED可彎曲、摺疊的特性,也是眾國際大廠積極布局專利的戰場。
大廠布局重要專利 可摺疊手機盼今年面市
在柔性AMOLED顯示器市場,曲面顯示器已率先量產,今年更有望看到首款可摺疊OLED手機問市。除了三星電子(Samsung Electronics)與京東方(BOE)持續在該領域技術耕耘之外,手機大廠摩托羅拉(Motorola)更於日前傳出開始布局相關專利。
早在2013年,三星電子便展示了可彎曲與可摺疊的智慧型手機螢幕,曲面的OLED顯示器也早已量產,儘管許多大廠已紛紛展示可摺疊的OLED顯示技術,但也未見終端手機品牌量產計畫。然而,隨著可彎曲的軟性AMOLED顯示螢幕已迅速導入高階手機市場,曲面顯示器所帶來的創新外型更有助於提高產品的利潤。因此,面板廠商對於提供差異化產品的意願也越來越高。IHS顯示研究總經理謝勤益指出,以目前現狀看來,第一批具備可摺疊AMOLED螢幕的智慧型手機將有望在2018年年底推出。
可摺疊顯示器可以做到180度對摺,並具有許多不同的摺疊型式,諸如G型或是Z型的二維摺疊。然而摺疊如何不損傷內部組件、以及如何避免摺痕與變形將是很大的技術挑戰。摩托羅拉已於2018年6月14日獲得美國專利商標局的專利,名為「可摺疊顯示器的永久變形恢復方法(Method to Recover Permanent Set in A Foldable Display)」,是一項讓OLED可頻繁彎曲的重要專利。看得出來摩托羅拉正試圖打造更加耐用的可摺疊智慧型手機。
另一方面,中國京東方也已開發出7.56英寸2048×1536ppi的可折疊AMOLED顯示器樣品,其彎曲半徑為5mm,並可以彎曲10萬次而不會斷裂。京東方預計將於今年開始供應華為可摺疊AMOLED顯示器。與此同時,友達也開發出了5英寸1280×720ppi AMOLED顯示器,雙向皆可彎曲,其彎曲半徑為4mm,並能彎曲超過150萬次。
目前,智慧型手機品牌對於擴大螢幕尺寸與比例相當重視,希望能夠提供手機最大尺寸螢幕。而可摺疊的顯示器將可能結合智慧型手機的隨身特性,以及平板電腦的大螢幕優勢。然而,由於該技術的生產過程非常複雜,因此售價可能將會偏高,成為消費者購入時的重大考量。
OLED平板/筆電將上場 產能利用率大幅提升
由於Apple iPhone X的出貨量低於預期,三星SDC(Samsung SDC)OLED顯示器的產能利用率大幅下降。然而,根據顯示器研究機構DSCC(Display Supply Chain...
快速分析開關轉換器(上) FACTs助電路動態分析
本文分上下兩篇,上篇主要介紹用於決定開關轉換器的控制到輸出轉移函數的FACTs;下篇則分析帶耦合電感的DCM操作SEPIC。
本文選擇了運作於非連續導電模式(DCM)的電壓模式耦合電感單端初級電感轉換器(Single-Ended Primary Inductor Converter, SEPIC)。PWM開關將用於形成小訊號模型。
動態分析採用快速分析技術
FACTs背後的基本原理在於電路時間常數的確定(=RC或=L/R)此時在兩種不同的條件下觀察所研究的電路:當刺激訊號降至0時和回應歸零時。透過使用這種技術,將體會到確定特定轉移函數有多快速和直觀。基於這種方法的分析技術是幾十年前開始的。
轉移函數是一種數學關係,它將刺激(刺激訊號),和由這種刺激所產生的回應訊號相連。如果我們考慮一個線性非時變(Linear Time-Invariant, LTI)系統無延遲,具有靜態增益H0(例如開關轉換器的線性理想功率級)其連接控制訊號Verr(刺激)和輸出Vout(回應)的轉移函數H可表示為:
公式1
首項H0是系統在s=0評估表現出的增益或衰減。該項將帶轉移函數的單位(或維度)。如果回應和刺激都用伏特表示(Verr和Vout),H是沒有單位的。分子N(s)控制轉移函數的零點,數學意義上,零點是函數幅值為零的根。透過FACTs,我們用數學抽象思維以輕鬆揭開這些零點;不會像一般在諧波分析(s=jω)中所做的僅考慮在s平面的垂直軸,而是連帶考慮到負數根的整個平面。因此,如果電路存在零點,將表現為當輸入訊號調到零角頻率sz時無訊號的輸出回應。在這種情況下,儘管存在刺激,在變形的電路中的一些阻抗阻擋了訊號傳遞,回應為零;當變形的電路在s=sz點被刺激時,在訊號路徑的串聯阻抗趨於無窮或分支將該刺激分流到地面。請注意,這種方便的數學抽象透過觀察提供了巨大的幫助來找到零點,通常毋須寫一行被動電路的代數。圖1提供了簡單的流程圖,詳細介紹了過程。
圖1 這個簡單的流程圖將指導用最簡單的方法確定零點。觀察法不管用時,將需要進行雙重抵消注入(NDI)。
分母D(s)由電路自然時間常數構成。透過設定刺激訊號為0和確定從電路中臨時移除所考慮的電容或電感「所示」的阻抗,來得出這些時間常數。透過「觀察」,可想像把一個歐姆表置於暫時移除的儲能元件(C或L),並讀取它顯示的電阻。這其實是個相當簡單的應用,正如圖2中的第二個流程圖所詳述的。
圖2 該流程圖解釋了用於確定電路時間常數的方法。
圖3是一個涉及注入源的一階被動電路,該刺激加偏壓於左邊網路。輸入訊號Vin透過網格和節點傳播,形成電阻R3上的回應Vout。我們感興趣的是推導出連接Vout和Vin的轉移函數G。
圖3 確定電路的時間常數需要將刺激設為0,並看看從電路中暫時移除的儲能元件所提供的電阻。
為確定本例電路的時間常數,我們將刺激設為0(由短路代替0V電壓源,開路代替0A電流源),拆下電容器。然後,我們連接一個歐姆表來確定電容器端提供的電阻。圖4將示範這些步驟。
圖4 由短路代替0V源後確定電容器端的電阻。
如果用圖4的做法,「看到」R1與R2並聯後與R4串聯,所有這些與R3並聯後與rC串聯。該電路的時間常數只透過R和C1即可計算得出:
公式2
我們可證明第一階系統的極點是其時間常數的倒數。因此:
公式3
現在,s=0時該電路的準靜態增益是多少?在直流條件下,電感器短路,電容器開路。把這概念應用於圖3的電路,繪製成如圖5所示。想像在R4.前斷開連接,會看到一個含R1和R2的電阻分壓器。R2.上的戴維寧(Thévenin)電壓為:
公式4
圖5 斷開直流電路中的電容器,計算這簡單的電阻配置的轉移函數。
輸出電阻Rth是R1與R2並聯的值。因此完整的轉移函數涉及到電阻分壓器(由與Rth串聯的R4和載入的R3所構成)。rC是斷開的,由於電容C1在這直流分析中被移除。因此:
公式5
基本就是這些,我們正錯過零點。在前文提到,零點透過阻斷刺激訊號的傳播而在電路中表現出來,產生一個無訊號的輸出回應(見圖1)。若我們考慮一個變形的電路,其中C1由代替,如圖6,當刺激加偏壓於電路,有什麼特定的條件代表無訊號回應呢?無訊號回應只代表流過R3的電流為0。這不是短路,而是相當於類比的接地。
圖6 在這變形的電路中,當串聯的rC和C1成為變形的短路,回應消失,R3中無電流流過。
如果在R3中沒有電流,那麼串聯的rC和即為短路:
公式6
sz根是我們想要的零點位置:
公式7
因而有:
公式8
現在我們可組合所有這些結果,形成以圖3電路為特徵的最終轉移函數:
公式9
這就是所謂的低熵運算式,從中可立即辨別靜態增益G0、極點ωp和零點ωz。高熵運算式將在考慮阻抗分壓器時透過施加大規模外力到原來的電路來獲得,如:
公式10
不只在推導運算式時可能會出錯,而且將結果格式化到像公式9這樣需要更多的精力。另外,請注意,在這特定的例子中,在寫公式9時我們沒有寫一行代數。如果我們後來發現一個錯誤,那麼很容易回到一個單獨的示意圖並單獨修復它。公式9的校正很簡單,但嘗試對公式10進行相同的修正,可能會從頭開始。
FACTs應用於二階系統
FACTs同樣適用於n階被動或主動電路。透過計算狀態變數是獨立的儲能元件數量來確定電路的階數。若我們考慮一個具有有限靜態增益H0的二階系統,其轉移函數可表示如下:
公式11
當H0帶轉移函數的單位,那麼N:D的比值是沒有單位的。這意味著a1和b1的單位是時間。當a1無訊號回應,b1的刺激為零,將確定的時間常數相加。對於二階系數,a2或b2,維度是時間的平方,將時間常數結合為一個產物。然而,在這時間常數產物中,重用了已經確定為a1或b1的一個時間常數,而二階時間常數的確定需要一個不同的符號:
公式12
在這個定義中,設置標號出現在「指數」中的儲能元件處於高頻狀態(電容被短路,電感被開路),當我們暫時從電路中移除二階元件端(參見下標),可從中確定電阻。當a2必須為無訊號的輸出和b2的刺激減為0時,可運用此法。當然,當觀察有用時,它總是最快和最高效的得出N的方法。乍看有點難以理解,但沒有什麼不可克服的。
圖7是一個經典的二階濾波器,用於確定在連續導通模式(CCM)中工作的電壓模式降壓轉換器的輸出阻抗。阻抗是連接一個刺激訊號Iout與回應訊號Vout的一個轉移函數。這裡,Iout是我們已安裝的測試生成器,而Vout是其兩端產生的電壓。要從公式11中確定各種係數,我們可按照圖2的流程圖,從s=0開始:如圖所示,電感短路,電容開路。該電路是簡單的,電流源的電阻R0不過是rL和Rload簡單的並聯組合:
圖7 工作於CCM的降壓轉換器的輸出阻抗的確是一個很好的例子,顯示了FACTs如何簡化分析。
公式13
這個電路中有零點嗎?我們看看圖8所示的變形電路。再看看當刺激電流Iout調為零角頻率sz時,什麼樣的元件組合將使回應Vout為零。我們可發現兩個變形的短路涉及rL-L1和rc-C2。
立即確定這兩個阻抗的根:
圖8 如果阻抗Z1或Z2轉換為短路,回應Vout為無訊號輸出。
公式14
公式15
因此分母N(s)表示為
公式16
分母D(s)的一階係數b1是由L1兩端的阻抗提供,而C2處於直流狀態(開路):有1。然後看驅動C2而L1設置為直流狀態(短路)時的阻抗:得出2。如圖9所示,從該草圖可立即得出b1的定義:
圖9 在選定的元件終端中,當第二個元件處於直流狀態時,會得出阻抗。
公式17
二階係數b2是用公式12中導入的符號來確定的。L1設置在其高頻狀態(開路),驅動C2以得到的阻抗,C2處於高頻狀態(短路),則驅動L1而得到的阻抗。圖10顯示了兩種可能的整理結果,通常選擇最簡單的運算式,或避免不確定性的一個,如果有的話(如∞×0或∞/∞)。下面對於b2的兩個定義是相同的,可以看出上面的是最簡單的:
圖10 在選定的元件終端中,當第二個元件處於高頻狀態時,有2種結果。
公式18
現在我們有所有組合最終轉移函數的元件,定義為:
公式19
我們已經確定了這個轉移函數,而沒有寫一行代數,只是拆分該電路為幾個簡單的草圖個別解決。此外,正如預期的那樣,公式19已經是正準形式,可輕易的看到一個靜態增益、兩個零點和一個可用一個諧振分量ω0和一個品質因數Q進一步整理的二階分母。沒有考慮到Z1、Z2和Rload的並聯組合,我們不可能如此迅速地得到此結果。
採用FACTs,透過觀察可以推導出轉移函數,尤其是對於被動電路。由於電路複雜,包括電壓或電流控制源,觀察起來沒有那麼明顯,需要利用經典的網格和節點分析。但FACTs提供幾個優點:由於將電路拆分為用於確定最終的多項式運算式係數的個別小草圖,因此如果在最終的運算式中發現一個錯誤,總是可以回到一個特定的繪圖並個別修正。
此外,當確定與轉移函數的ai和bi相關的項時,自然會得到一個多項式運算式,而不用投入進一步的精力來收集和重新排列這些項。最後,在複雜的被動和主動電路中,SPICE對驗證個別極點和零點的計算有很大的幫助。
(本文作者任職於安森美半導體)
專訪Microchip MCU16業務部副總裁Joe Thomsen 16位元MCU靠硬體市場殺出重圍
Arm核心的開放讓32位元MCU開發成本持續降低,晶片價格也隨之下降,並逐漸瓜分高階16位元MCU市場;而8位元MCU由於價格低廉,目前仍有廣大低階應用市場,且隨著效能提升,也漸能滿足較為低階的16位元MCU應用需求,也因此,16位元MCU在現今市場發展可說備受挑戰。
不過,Thomsen認為,16位元和32位元MCU仍有市場區隔。8位元和16位元MCU的設計導向都較以硬體為中心,而32位元MCU則較偏重軟體設計,如圖像使用者(GUI)介面設計。因此,若終端產品較重視軟體設計,32位元會是較好的選擇;但如果產品偏向硬體設計,或要滿足控制迴路較多的應用,則該選擇16位元的MCU,因為16位元MCU可達到最佳的硬體設計效果。
為此,Microchip近期也宣布推出首款雙核心16位元DSC--dsPIC33CH,該控制器採用單晶片、雙內核dsPIC DSC的配置,可滿足高階嵌入式控制應用的設計和系統開發。據悉,該產品的兩個內核一個是主核,一個是副核。副核用於執行對時間需求型的專用控制程式碼,主核負責運行使用者介面、系統監控和通訊功能,專為終端應用量身定做。
然而,Microchip發布業界首款雙核心MCU,是否意味著要與32位元MCU競爭,未來16位元雙核心MCU將成主流?對此,Thomsen指出,雙核心可監控彼此間的狀況,確保更穩定、高效的運作,這會是Microchip旗下16位元產品繼續發展的方向之一;但這類產品是否會成為主流,端看終端製造商反應,若反應相當好,相信連競爭對手都會投入發展,那未來雙核心的16位元MCU勢將越來越多。
Microchip MCU16業務部副總裁Joe Thomsen認為,面臨8位元和32位元競爭,硬體市場將是未來16位元MCU發展利基。
感測器需求帶動FOPLP市占 2023年銷售額突破2億美元
由於人工智慧(AI)與物聯網(IoT)的興起,帶動了大量的IC需求,而許多應用所需的感測器IC對於線寬/線距要求較低,且注重產品成本。因此,近年來如三星(Samsung)、日月光、Intel等大廠,皆紛紛投入面板級扇出型封裝(Fan-Out Panel Level Packaging, FOPLP)技術研發,期待藉此達到比晶圓級扇出型封裝(Fan-Out Wafer Level Packaging, FOWLP)更高的生產效益。預估FOPLP的市場銷售額在2023年將達到2.793億美元。
有鑑於智慧型手機的市場需求,追求輕薄短小的同時,仍舊希望在功能及效能上有顯著提升,因此必須同時做到增加可支援的I/O數量並降低厚度,而過往採用覆晶堆疊封裝技術(Flip Chip Package on Package)進行晶片堆疊,一旦改採扇出型封裝(Fan-Out)技術,整體封裝厚度預期可節省20%以上,因此從2015年開始,扇出型封裝產值便快速成長。
儘管目前FOWLP技術的主流規格成熟,亦能做到較為精密的線寬與線距。然而近年來FOPLP封裝技術受到的關注逐漸提高,濕製程設備商亞智科技(Manz)總經理林峻生指出,目前市面上許多電源IC或是感測器,FOPLP即能達到其對於線寬、線距之要求,在成本的考量之下,FOPLP即受到相關業者的認可。
而目前FOWLP的成本仍居高不下,成本儼然成為FOPLP的最大優勢。許多大廠紛紛將重點技術由FOWLP轉向以面積更大的方型載板,如玻璃基板的FOPLP封裝製程,可望提升面積使用率及3~-5倍生產能力,進而有望降低50%以上成本。
根據研究單位Yole指出,2018年至2023年,FOPLP的年複合成長率(CAGR)將可望達到70%以上。市場預估FOPLP銷售額在2023年將達到2.793億美元,這促使了技術開發已有相當基礎的封裝廠、PCB載板廠及面板廠皆積極布局。另一方面,較為老舊的3.5代面板廠,由於生產經濟效益低落,因此也將設備轉為投入FOPLP封裝。
FOPLP具備了低成本的優勢,然而該技術的最大挑戰是設備尚未有一主流標準化之規格,載板面積各家皆有不同主張,成為該技術的發展局限。在未來,製程與設備出現標準化規格後,成本的優勢也將更上層樓。
首款符合R15數據晶片亮相 三星加速5G終端問世
三星(Samsung)日前宣布推出5G NR基頻數據晶片Exynos Modem 5100,該晶片採用10nm製程生產,可支援sub-6GHz以及毫米波(mmWave)頻段,並向下相容歷代行動通訊標準。
事實上,三星並不是首個推出5G基頻晶片的廠商,早前高通、Intel都已發表5G基頻晶片。不過三星宣稱,Exynos Modem 5100為業界首款完全符合3GPP最新R15規範的基頻晶片,不僅可支援5G sub-6GHz與毫米波頻段,更可下向相容2G GSM/CDMA、3G WCDMA、TD-SCDMA、HSPA以及4G LTE網路,換句話說,終端裝置只須採用單晶片即可兼容歷代的行動通訊標準。
三星進一步解釋,5G發展初期仍以非獨立式(NSA)架構為主,倚賴現有的4G基地台與核心網路進行部署,而兼容各通訊標準的單晶片解決方案,將更有利於此階段的商業應用發展。
該款基頻晶片在sub-6GHz頻段最高下行傳輸速率可達2Gbps,在毫米波頻段則可達6Gbps的下行傳輸速率。相較於先前的版本,Exynos Modem 5100在以上兩個頻段的傳輸速率分別是前代的1.7倍及5倍。此外,該款基頻機晶片在4G網路中亦能維持良好的傳輸速率及穩定性,下行傳輸速率達1.6Gbps。
據悉,三星已利用搭載Exynos Modem 5100的終端原型裝置以及5G基地台,通過5G NR數據通話無線傳輸(OTA)測試。三星表示,該項測試模擬真實的蜂巢式網路環境,而這將加速採用該晶片的終端裝置開發以及商用化發展進程。
Exynos Modem 5100預計將在2018年底開始供貨給客戶,此外,該公司也將推出射頻積體電路(RFIC)、封包追蹤(Envelope Tracking, ET)以及電源管理IC(PMIC)解決方案。三星系統半導體事業(System LSI)部門總裁Inyup Kang表示,隨著5G通訊的演進,未來三星將持續推動行動通訊創新應用與服務的發展。
智慧家庭喇叭/安防應用夯 AI導入眾望所歸
智慧家庭各類應用皆受到大廠與消費者關注,其中智慧喇叭在全球各個區域市場的滲透率都在逐漸提升中,尤其在亞洲區域更有明顯提升,在過去一年已成長4倍以上。智慧門鎖、保全系統等智慧安防應用則由於其應用功能明確,會有更為顯著的漲幅。在未來,各智慧家電還必須結合人工智慧(AI)平台,實現更智慧的居家生活,然而由於技術上的局限,預計尚需5年才能實現。
Ovum首席分析師Michael Philpot認為,由於中國、南韓等亞洲國家人們對於新科技的接受度較高,因此亞洲的智慧喇叭市占成長將更為快速。Ovum研究數據便指出,比起2017年,在2018年中國區域市場中導入智慧喇吧的家庭已提升了458%之多,成長相當快速。
Philpot強調,影響智慧喇叭未來發展的重要因素有二:其一是語音辨識技術的進步速度,其二為關鍵應用的出現。在語音辨識技術方面,目前不只是在中文市場面臨困難,其實目前各語言的語音辨識系統都尚未成熟。另外,也必須要有更多實用的智慧喇叭應用出現,才能使得該設備融入日常生活之中。Ovum便對於已擁有智慧喇叭的使用者進行調查,發現使用者最大的困擾在於並不清楚智慧喇叭能為自己帶來的好處為何。以上兩大因素皆會嚴重影響消費者體驗,而不夠好的使用體驗,很有可能進一步影響未來的設備市占成長幅度。
因此,短時間內智慧安防將會是成長更快的應用。智慧安防所涵蓋的領域非常廣泛,其中包含智慧門鎖、保全系統等等。Philpot指出,居家安全是智慧家庭中最基本的需求,而且使用者非常清楚相關應用設備會帶來的好處,因此智慧安防目前已經是智慧家庭領域中市占最大的應用,未來也將會持續成長。
Philpot認為,在未來智慧家庭的發展不僅是要蒐集住家內的資訊,更要透過人工智慧平台整合交通狀況、使用者的地理位置等等居家外部的資訊,才能實現智慧家庭的理想情境。目前,透過手機遠端控制家電已是智慧家庭的基本功能,然而理想情境應該是人工智慧平台主動整合各種資訊後,自動判別使用者狀態,進而將各智慧家庭設備調節至相對應的設定。
因此,如Google、蘋果(Apple)等國際大廠無不積極投入人工智慧平台的開發。然而,Philpot進一步指出,由於建置人工智慧平台的技術相當困難,目前看來依然需要5年以上時間才有可能達到智慧家庭的理想使用情境。
iPhone引爆VCSEL市場 2023年市場規模上看33億顆
自從蘋果(Apple)將臉部辨識導入智慧型手機應用(Face ID)之後,帶動垂直共振腔面射雷射(VCSEL)需求上揚;而蘋果將於9月發布的新款iPhone,市場消息指出仍具有臉部辨識功能,驅使VCSEL出貨量將有增無減。對此,市調機構Yole Développement指出,在未來五年,VCSEL將持續維持爆炸式的成長,其商業機會將成長10倍以上,2017年至2023年年均複合增長率(CAGR)將達31%,而市場規模預計從2017年的6.52億顆攀升至2023年的33億顆。
Yole技術與市場分析師Pierrick Boulay表示,2017年,Apple發布基於VCSEL技術的iPhone X;iPhone X採用三顆不同的VCSEL裸晶用以實現Face ID和近距離感測,驅使2017年的VCSEL市場呈現爆炸式增長,整體營收達到3億3千萬美元。
Yole指出,數據通訊為首個整合VCSEL的工業應用,與邊射型雷射(Edge Emitting Laser, EEL)相比,VCSEL功耗較低且價格也較具優勢,因此適用於短距離資料通訊;在資料中心發展的推動下,VCSEL市場在2000年代隨著網路的普及而蓬勃發展,然後開始穩步增長。一直到2014年VCSEL才開始進入消費性手機市場,而2017年獲iPhone X採用後,便呈現爆炸式成長。
另一方面,在iPhone X發布3D感測應用後,其餘智慧手機品牌也相繼跟進,開始整合3D感測技術,如小米和Oppo於2018第二季推出的Mi8和Oppo Find X手機便整合VCSEL元件;至於華為、Vivo或三星等業者,也計畫在2019年將VCSEL整合到旗下的旗艦機型中。
Yole認為,基於此一因素,在未來五年,VCSEL需求仍將呈現爆炸式的成長,商業機會將增加10倍以上,搭載VCSEL的設備,市場規模預計從2017年的6.52億顆攀升至2023年的33億顆;而2017年至2023年年均複合增長率(CAGR)將達到31%。
此外,VCSEL的需求大增,市場上也開始出現了新的投資和購併浪潮。Yole SSL與Display業務部門經理Pars Mukish透露,此一趨勢很可能會導致未來幾年VCSEL行業以投資,新進者(大多數為LED行業)和購併的形式迅速發展。自2016年來已看到幾起購併案例,像是ams收購Princeton Optronics、Osram收購Vixar,或是Apple投資Finisar等。預計未來幾年,類似的投資或購併會大量出現;而一旦VCSEL發展到一定階段,此一行業還將出現更多整合,不論是垂直整合或應用整合等。
調研:2020年AMOLED面板「軟性」當道
隨著智慧手機對主動有機發光二極體(AMOLED)面板的需求不斷成長,軟性AMOLED面板的出貨量預計在2020年,將占AMOLED面板總出貨量的50%以上。
根據IHS Markit研究顯示,到2020年,軟性AMOLED面板的出貨量預計將達到3.357億片,超過硬式AMOLED面板的出貨量3.159億片。預計軟性AMOLED面板占整體AMOLED面板總出貨比重達52.0%,高於2018年的38.9%。
Apple於2017年將軟性AMOLED面板導入iPhone X預計2018年推出第二款AMOLED面板手機,預計新款iPhone的需求將有助於提升軟性AMOLED面板的出貨量。另外,高階智慧手機正在計劃推出使用軟性AMOLED面板的可折疊應用,未來,可折疊AMOLED面板將成為改變行動裝置產業樣貌的關鍵。
預計2018年軟性AMOLED面板的出貨量將達到1.576億片,較2015年的4650萬片成長三倍以上,年複合成長率為50%。












