ETA7523:集成高功率H桥驱动器的规格与应用

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ETA7523是一款高性能的集成四颗25mohm功率开关的H桥线圈驱动器,专为在多种应用场合提供高效、安全的电流控制而设计。这款产品的主要特点包括: 1. **结构与功能**: - ETA7523集成了双半桥结构,每个半桥由一个H桥驱动和两个16V/8A的功率开关组成,支持独立控制。 - 内置高精度基准源和电流采样电路,确保精确的电流控制和保护功能。 - 提供过流、短路、线圈短路和过温保护,确保系统运行稳定和安全性。 - 同时集成5V/50mA LDO电源,为MCU和电流检测放大器供电,降低外部组件需求。 2. **电气特性**: - 输入电压范围宽广,从4.3V到16V,适应多种电源环境。 - 功率管峰值电流超过8A,满足高负载驱动需求。 - 具备欠压锁死功能,防止电压过低时损坏器件。 3. **封装与尺寸**: - 采用紧凑的QFN3x3-20封装,节省空间,适合小型化设计。 4. **应用领域**: - 广泛应用于无线充电发射端,正反转电机驱动,以及Buck-Boost驱动级等场景。 - 提供典型应用电路图,方便用户快速理解和实施。 5. **操作条件**: - 工作温度范围为-40°C至85°C,存储温度更低,-55°C至150°C,确保长期稳定性能。 - 提供了热阻数据,如DFN3x3-20封装的ΘJA和ΘJC,有助于散热设计。 6. **购买信息**: - 由深圳市科发鑫电子有限公司生产,提供YWW2L编带包装,5000片一包。 - 产品型号为ETA7523F3W,一级代理魏工可联系13751051698 (VX)或Q:1548826103获取更多技术支持和订购信息。 综上,ETA7523是一款适用于多种电动控制应用的高集成度驱动器,其设计考虑了效率、保护和小型化需求,是电机驱动和无线充电解决方案的理想选择。在实际应用中,用户需注意其电气规格和操作条件,以确保最佳性能和可靠性。

在paddle框架中实现下面的所有代码:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传