技术干货周刊奉上（MOS管，充电器，逆变器）
为什么插拔充电器，电池电量会跳变、跌落？
作者：工程师看海
前两天，有个朋友遇到一个问题：为什么插拔充电器，电池电量会跳变？
这是个挺有趣的问题，现在我整理出来和大家一起交流分享下。
闲话少说，有多种策略来估计电池电量，最简单粗暴的一种方法就是通过两个串联电阻，使用ADC采集电池电压，进而间接估计电量，这种方法估计精度虽然非常低，但是却简单易实现，如下图所示。
放电时，电流从电池流出见图中红色电流路径，此时A点电压最高，因此A点电压要高于B点电压高于E点电压，这个意思说的是，实际中，ADC采集的电压是E点的电压，这个电压其实是小于电池电压A的，而且受负载电流影响很大（后面会更新文章进行深入介绍）。
而充电时，情况就变的不一样了，充电时，电流是流入电池，电流路径见下图绿色路径。此时B点的电压最高，B点的电压要高于A点和E点的电压。
那么问题就来了！
假如现在电池正处于放电状态，即上图所示，A点电池电压最高。
如果此时突然插入充电器，对电池充电，如下图，那么会使得B点位置的电压突然增加，此时ADC感应到电压突然增加（E位置会随着B位置增加），会判断为电量突然增加，而使得电量跳变，俗称电压反弹或电量反弹。
反过来。
如果电池正处于充电状态，见下图，B点电压最高，此时如果突然拔掉充电器，拔掉后，会使得B点和E点电压突然跌落，此时A点电压是最高。那么，ADC感应到拔掉充电器后的电压跌落，那么就会判断为电量突然跌落。
插拔充电器时的电量跳变，就是这么来的……
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光伏微逆变器应用中的拓扑及工作原理分析
作者：电源漫谈
光伏逆变器中使用典型的反激变换器作为DC/DC部分的拓扑，本文简要分析反激变换器在光伏微逆中的应用。
一．反激变换器的应用概要分析
反激变换器一般用于较小功率的降压应用，典型来说低于几百瓦左右，它具有较低的输出电流。在光伏微逆变器应用中，反激变换器作为单极拓扑，它可以把20V-45VDC的PV电池电压，升压到一个对应AC整流后的输出电压，同时通过变压器将PV电池和电网隔离开。正激变换器同样可以升压PV电池电压，并提供隔离，但是其元件数目会多一些。
基于电路简单的优势，选择反激变换器作为微逆变器的主拓扑，但是不可忽略其相应的担心，就是漏感能量的处理。具体来说，当反激MOSFET关断时，有较大的能量留在磁芯中，它不能传递到副边，这个能量导致一个大的电压峰值，加在反激主MOSFET漏极上。传统的电阻，电容，二极管吸收电路（RCD吸收电路)可以加在变压器的原边抑制MOSFET尖峰电压，但是其具有副作用就是，将这个能量只能耗散为热损失。
光伏微逆变器引入了一个有源箝位电路，它本质上是无损吸收电路，漏感尖峰被箝位电容箝位，这些残存能量存储在箝位电容中，这个能量之后就会被电路传递到副边，重新利用这部分能量供给负载。如果正确的设计，有源箝位电路也可以对反激MOSFET提供ZVS开关，减小开关损耗和提升效率。
图1为有源箝位反激变换器的单相结构，其中漏电感显示为一个独立元件显示出来，但是实际上它可以认为是集成到主变压器中的,Q1为反激主控MOSFET.如果箝位MOSFET Q2跨过变压器绕组的话，就必须使用高边驱动电路，这里，PMOS Q2的使用可以避免使用高边驱动电路。
对于驱动电路来说，如图2所示，一个关键问题是驱动PMOS的电路如何设计，为了驱动PMOS需要一个负电压，放在PMOS的门级和源极。门级驱动器MCP14E4的输出是一个具有一定占空比的方波，幅值为12V，其中门级驱动器的输入信号PWM1H和PWM1L是来自控制器的输出信号，一个小陶瓷电容0.1uF放置在PMOS驱动的串联回路上，用于去除直流偏置。
在占空比50%时，方波幅值将为6V到-6V之间，增加一个二极管D22，放在电容后，阳极接到电容，阴极接到地,二极管将箝位正电压到0.7V,则驱动信号幅值被箝位到负电压，图3显示出两个MOSFET的门级驱动波形。
二.有源箝位反激变换器的运行原理分析
光伏微逆变器参考设计用一个交错有源箝位反激变换器实施，交错拓扑可以均流输入输出电流，可以实现低的铜损和铁损，电流均流后输出二极管导通损耗可以减小，可以帮助提升总体效率。
这里还有两个另外的原因去实施交错设计，如减小输出电流纹波，帮助减小THD，因为输入电流纹波同时也减小了，所以可以改善输入bulk电容的寿命。
当设计反激变压器时，必须要确认的一件事情是它工作在CCM还是工作在DCM状态，交错反激变换器可以运行在CCM和DCM两种模式。例如，在轻载阶段，反激运行在DCM模式，在重载阶段，反激运行在CCM模式，在CCM模式，原边和副边的峰值电流将是2倍或者3倍低于DCM模式……
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分享一种灵活性很高的协议格式
作者：嵌入式大杂烩
嵌入式开发中，常常会自定义一些协议格式，比如用于板与板之间的通信、客户端与服务端之间的通信等。
自定义的协议格式可能有很多种，本篇文章我们来介绍一种很常用、实用、且灵活性很高的协议格式——ITLV格式。
什么是ITLV格式？
大家可能看到网络上的很多文章用的是TLV（Tag、Length、Value）格式数据。实际中，可以根据实际需要进行修改。我们这里稍微改一下，实际上也是大同小异的。
我们这里的ITLV各字段的含义：
I：ID或Index，用于区分是什么数据。
T：Type，代表数据类型，如int、float等。
L：Length，表示数据的长度（Value的长度）。
V：Value，表示实际的数据。
其中，I、T、L是固定长度的，在制定具体的数据协议之前，需要评估好当前项目的数据会有多少、数据的最大长度是多少，考虑好后续数据扩展也可以保证协议通用。一般I设置为1~2字节，T设置为1字节，L设置为1~4字节。
下面我们制定一个格式：
实际中，如果在物联网系统中数据传输，我们用户自定义的协议字段可能就只包含如上四个字段就可以了。比如我们公司的云平台上的用户数据格式用的就是类似ITLV这样的格式。用户在制定协议时的协议字段包含如上字段就可以了。
没有包头做一些数据区分，也没有校验字段，只包含如上字段就能保证数据可靠传输吗？
因为端云通信采用MQTT，基于TCP，TCP的特点就是可靠的，网络协议中会带有校验。并且，实际在传输用户数据时，还会再用户数据之前增加一些字段区分这就是用户数据。所以，其实基于它的设备SDK来进行开发，操作的数据就是如上的数据。
但是，如果应用于板与板之间的通信，只包含如上字段自然是有风险的。我们至少还需要还要包头、校验字段。
实际中根据需要还可以增加其它字段，比如如果需要分包发送，还需要增加包号；如果多块板之间进行通信，还需要增加发送数据目标地址等。
这里我们增加包头与校验字段：
其中：
（1）Head固定为0x55、0xAA。
（2）Length为1字节，即Value最大为256B。
ITLV格式数据处理
下面以例子来演示ITLV格式数据的处理。
下面我们以上面我们制定的协议编写A板的组包、解析代码……
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MOS管导通和关断过程
作者：开关电源分析
为了更好的理解MOS管的导通和关断过程，我们一般会将电路中的寄生电感忽略掉，下面我们以一个最简单的钳位感应开关模型来说明。
对于MOS的导通过程我们可以将其划分为4个阶段：首先第一个阶段为输入电容从0开始充电到Vth，在这个过程中，栅极绝大部分电流都用来给电容CGS充电，也有很小的电流流过电容CGS。当电容CGS的电压增加到门的极限时，它的电压就会有稍微的减小；这个过程称为导通延迟，这是因为此时器件的漏极电流和漏极电压均未发生变化；当栅极电压达到开启电压时，MOSFET处于微导通状态。进入第二个阶段。
在第二个阶段中，栅极电压从Vth上升到Miller平坦区，即VGS。这是器件的线性工作区，电流和栅极电压成正比。在栅极的一侧，电流如第一阶段一样流入电容CGS和CGD，电容VGS的的电压将会不断升高。在器件的输出端，漏极电流也不断变大，但是漏源电压基本不变，保持先前水平(VDS,OFF )。当所有电流都流入MOSFET而且二极管完全截止后，漏极电压必须保持在输出电压水平；这时就进入第三个阶段。
进入第三个阶段后，栅极电压已经足够使漏极电流全部通过，而且整流二极管处于完全截止状态。现在允许漏极电压下降。在器件漏极电压下降过程中，栅源电压保持不变。这就是栅极电压波形的Miller平坦区。从驱动得到的可用的所有栅极电流通过电容CGD放电，这将加快漏源电压变化。而漏极电流几乎不变，这是由于此刻它受外部电路限制。
最后一个阶段是MOS沟道增强，处于完全导通状态，这得益于栅极的电压已经足够高。最终的VGS电压幅度将决定器件最终导通阻抗。
而MOS的关断过程恰好和它的导通过程是相反的：首先是关断延迟，这阶段需要电容CISS从最初值电压放电到Miller平坦区水平。这期间栅极电流由电容CISS提供，而且它流入MOSFET的电容CGS和CGD。器件的漏极电压随着过载电压的减小而略微的增大，然后进入第二个阶段，管子的漏源电压从IDC·RDS(On)增加到最终值（VDS(off)），进而促使二极管导通，进入第三个阶段，二极管给负载电流提供另一通路；栅极电压从VGS,Miller降到Vth；大部分的栅极电流来自于电容CGS，在这个阶段的最后漏极电流几乎达到0；但是由于整流二极管的正向偏置，所以漏极电压将维持在VDS(off)……
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16位定点 数字信号处理编程的思考
作者：杨帅锅
如果说要在16bit定点环境上使用DSP算法，如IIR构成的2P2Z，会受到定点编程和量化精度的问题。如果说在float32环境上可以很容易进行编程，那切换到定点环境上就不得不得考虑这些问题。通常情况下单精度浮点在小数点后的精度为1/（2^23），理论上使用32位定点IQ24就可以覆盖单精度浮点的精度问题，但是在16bit上，使用i1.q15的方法来算，仅有1/(2^15)的精度，如果直接使用则会遇到量化精度引起的误差问题。那么该如何把浮点切换到16bit的定点来呢，下面将一步一步的来进行讨论。
S1 传递函数离散
离散化：
带入参数，并出归一化的z域传递函数，这里把分母的z^2提出来，然后全部除以其它的数字，即可得到：
S2 使用IQ15的方法量化：
可见，a1项为最大，即可把全部数字除以a1项，让它用满15bit的字长，可得：
然后乘以2^15，得到：
S3 提升B系数：这里可以看到分子项上B0/B2的数字太小，所以为了提高量化精度，可以在B系数上继续扩大到2^12，这样可以更多的利用字长，最后在输出上除去引入增益即可。
可得B系数更新为。
然后考虑一下分母量化为32786时引入的增益：1.99998，在编程上考虑先左移1位然后再考虑小数点（32709/32678）即可引入增益。然后开始测试定点化后的PR控制器……
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