Keysight Technologies PW9252A PathWave 高级电源控制和分析软件专为高级电源而设计,可让您快速轻松地访问 N6705 直流电源分析仪、RP7900 系列再生电源系统和/或高级电源系统 (APS) N7900 系列电源的高级供电和测量功能,无需任何编程。它们可以控制安装在 N6705 主机中的 N6700 系列 36 多个直流电源模块中的任何一个、RP7900 系列的 23 种型号中的任何一个以及 APS N7900 系列的 12 种型号中的任何一个。当用于控制 N6781A SMU 时,它们可用于高级电池耗电分析应用。PW9252A 还支持 RP7900 系列在主/次模式下运行,这使得并联单元可以轻松配置以获得更大的输出电流。
Keysight Technologies PW9252A PathWave 高级电源控制和分析软件专为高级电源而设计,可让您快速轻松地访问 N6705 直流电源分析仪、RP7900 系列再生电源系统和/或高级电源系统 (APS) N7900 系列电源的高级供电和测量功能,无需任何编程。它们可以控制安装在 N6705 主机中的 N6700 系列 36 多个直流电源模块中的任何一个、RP7900 系列的 23 种型号中的任何一个以及 APS N7900 系列的 12 种型号中的任何一个。当用于控制 N6781A SMU 时,它们可用于高级电池耗电分析应用。PW9252A 还支持 RP7900 系列在主/次模式下运行,这使得并联单元可以轻松配置以获得更大的输出电流。
EPC Space FBS-GAM02-P-R50 系列抗辐射多功能电源模块采用 eGaN ® 开关功率 HEMT,设计用于商业卫星空间环境。这些模块包括两个输出功率开关、两个高速栅极驱动电路(完全由 eGaN ® 开关元件组成)、两个带防直通逻辑的功率肖特基二极管钳位元件(用于半桥连接)和一个 +5 V DC 栅极驱动偏置“电源良好”监控电路,采用创新、节省空间的 18 针 SMT 模塑环氧封装。数据表参数保证“辐射后效应”,采用 EPC Space 100% 逐晶圆 eGaN ® 元件抗辐射强度保证验证材料。电路设计符合美国专利 #10,122,274 B2。商业评级 9A515.x 设备。
在当前的微电子软件包的当前测试过程中记录了停机时间。可用的测试设备,电源模块的隔离以及测试过程必须更改,以最大程度地减少停机时间。本研究介绍了由数字转换器(ADC)制成的电压监测设备的设计和开发,该电压通过了通过集成电路(I2C)连接到电源模块6(PS6)。它构建是为了在PS6的隔离和测试过程中解决停机时间。此设置能够通过薄膜晶体管(TFT)监视器在4-12 V信号中监视和显示三个输出电压。进行了标称电压和称为三点测试的当前设置的测试。结果,PS6的故障检测和校准过程能够最大程度地减少下降时间。开发的电压监视设备的可接受百分比为0.04572%,这也可以替代用于PS6的特定应用程序的数字多项式(DMM)。
摘要——物联网 (IoT) 是数字化转型新时代的主要工具之一。通过物联网,我们期待探索数字世界中的新技术以及它们如何帮助改善现实世界。在这项工作中,我们概述了部署用于监控任何室内空间(特别是农业空间)的监控系统的方法。整个过程从运动传感器使用机器学习技术进行运动检测后开始。这需要在电子链中实现覆盖和响应处理算法。该系统的电子部分涉及微控制器、传感器及其之间的通信。已经创建了一个移动应用程序,以允许主管部门接收警报以进行实时干预,目的是防止在畜群通道附近屠宰的农作物遭到破坏。我们介绍了监控系统的示意图及其操作以及电源模块描述。已经设计了原型并进行了性能评估,以表明该系统大多数时间都是响应的。
Gen6™C模式扫描声显微镜是声学显微镜成像(AMI)创新的新一代。在从Gen5™中获得最佳状态(例如:其尖端技术,高级功能,美学和人体工程学),Gen6在其余部分中改进,并将声学成像提升到一个新的水平。Gen6提供了最广泛的功能。您的需求是对无损故障分析,过程开发,R&D,军事应用的高R-REL资格或中等/中等量筛查的需求,GEN6是一个可以满足您所有需求的C-SAM系统。gen6非常适合各种应用,例如;微电子,MEMS,SSL LED,电源模块,太阳能,Hightech材料等。AdvancedSonoscan®功能,例如Polygate™,Sonosimulator™,虚拟恢复模式(VRM)™和可选的频域成像(FDI)™增加价值和信心。凭借其较大,轻松的,发光的扫描区域,Gen6具有有效扫描从单个零件到300mm晶圆的所有内容,其塔楼引用了扫描和固定装置。
腔体镜 793 Nm 光纤耦合激光二极管的供应和保修 25 Kvar、440 伏、备用电容器单元的供应 双极输出电源模块 2 英寸安装零级石英晶体四分之一波长 Pl 铝壳线绕电阻器 半电动液压堆垛机 5m 有机玻璃板 氯化聚氯乙烯 (Cpvc) 管道和配件 单晶基板 为手套箱端口供应氯丁橡胶折叠手套 残余气体分析仪的供应、安装和调试 70 瓦单端金属卤化物 (Mh) 灯作为 Pe 1 英寸 C 平面 (0001) 蓝宝石晶片 仪器冷却风扇两千万卢比,10 平方。毫米铜导体,1100V 级,XLPE 子连接器冷阴极真空计头 Metravi 高度叶片风速计,品牌:Metravi Tristar 钢棘轮式扭矩扳手,范围 5-35 Nm
2 回顾WBG器件、SiC MOSFET、电源模块及其可靠性挑战。 6 2.1 WBG 器件 6 2.2 SiC MOSFET 特性 8 2.2.1 V gs(栅极 - 源极电压) 10 2.2.2 阈值电压 (V th ) 11 2.2.3 导通电阻 R on 12 2.3 SiC 功率模块 14 2.4 SiC 功率模块的当前行业实践 18 2.5 SiC MOSFET 的故障症状 21 2.5.1 栅极氧化层故障 21 2.5.2 体二极管故障 23 2.5.3 栅极漏电流故障 25 2.5.4 导致故障的雪崩事件 27 2.6 可靠性简介 28 2.6.1 功率模块中的电源循环 29 2.6.2 热膨胀和诱发应力 30 2.7 电源循环故障模式 31 2.7.1 引线键合疲劳 32 2.7.2 士兵退化 33 2.7.3 金属化重建 34 2.8 功率循环测试 35 2.8.1 功率循环寿命模型 38
宽带隙材料 (SiC、GaN、C) 和新一代混合集成技术的出现显著提高了电力电子模块的性能。此类模块应能够在恶劣的环境条件和约束下工作:高温和高功率密度、快速切换等。高温引发了新的约束,这对电力电子组件至关重要。因此,对于电力电子模块,实时状态监测是一个备受关注的主题。[1] 表明,电力电子模块中局部约束(可能是热的或热机械的)的演变会对模块的寿命产生负面影响。因此,必须精确了解模块中特定位置的温度,例如半导体芯片的温度或这些芯片周围的封装硅胶的温度。然而,在电源模块内部的某些位置使用热传感器可能很困难。出于这些原因,以下工作的目标是使用多个传感器的测量数据来估计特定非测量位置的这个物理变量。一些研究涉及电源模块的热模型,以估计半导体芯片的温度。为了获得电源模块的精确热模型,需要考虑热传递,然后可以引入空间离散热模型 [2, 3]。注意热
主题:如今,人工智能(AI)尤其是机器学习(ML)的研究正在迅速发展,成为过去几十年来最突出的焦点。人工智能和机器学习的目的是促进具有像人类一样学习和推理能力的智能系统。这些技术具有巨大的优势,已成功应用于许多工业领域,包括图像分类、语音识别、自动驾驶汽车、计算机视觉等。电力电子具有巨大的潜力,受益于人工智能和机器学习在其各种应用中的发展。这包括电源模块散热器的设计优化、电网边缘互联逆变器的智能控制方案、电力电子的故障诊断和自愈、最大功率点跟踪(MPPT)、可再生能源转换系统的短期/长期预测、逆变器网络的异常检测和分类等。通过实施人工智能和机器学习,电力电子系统具有自我意识和自适应能力,因此可以提高系统自主性。特别部分的目的是为研究人员、执业工程师和其他利益相关者提供一个及时的机会,让他们分享他们在智能逆变器/转换器系统中人工智能和机器学习应用领域的最新发现,这些发现与智能操作、控制和优化解决方案有关。主题涵盖电力电子的所有领域。提交的内容需要展示对这些领域的强大原创贡献。