电镀用开关电源技术详解

1 引言

在电镀行业里,一般要求工作电源的输出电压较低,而电流很大。电源的功率要求也比较高,一般都是几千瓦到几十千瓦。目前,如此大功率的电镀电源一般都采用晶闸管相控整流方式。其缺点是体积大、效率低、噪音高、功率因数低、输出纹波大、动态响应慢、稳定性差等。

本文介绍的电镀用开关电源,输出电压从0~12V、电流从0~5000A 连续可调,满载输出功率为60kW.由于采用了ZVT软开关等技术,同时采用了较好的散热结构,该电源的各项指标都满足了用户的要求,现已小批量投入生产。

2 主电路的拓扑结构

鉴于如此大功率的输出,高频逆变部分采用以IGBT为功率开关器件的全桥拓扑结构,整个主电路如图1 所示,包括:工频三相交流电输入、二极管整流桥、EMI 滤波器、滤波电感电容、高频全桥逆变器、高频变压器、输出整流环节、输出LC 滤波器等。

隔直电容Cb 是用来平衡变压器伏秒值,防止偏磁的。考虑到效率的问题,谐振电感LS 只利用了变压器本身的漏感。因为如果该电感太大,将会导致过高的关断电压尖峰,这对开关管极为不利,同时也会增大关断损耗。另一方面,还会造成严重的占空比丢失,引起开关器件的电流峰值增高,使得系统的性能降低。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/752693.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

flash-Attention2安装和使用

flash-Attention2安装和使用 文章目录 flash-Attention2安装和使用写在前面解决方案 写在前面 就怕你不知道怎么查 pytorch、cuda 的版本 配置cuda:vim ~/.bashrc export CUDA_HOME/usr/local/cuda/ export PATH$PATH:$CUDA_HOME/bin export LD_LIBRARY_PATH$LD_LIB…

鉴源实验室·基于MQTT协议的模糊测试研究

作者 | 张渊策 上海控安可信软件创新研究院工控网络安全组 来源 | 鉴源实验室 社群 | 添加微信号“TICPShanghai”加入“上海控安51fusa安全社区” 随着物联网技术的快速发展,越来越多的设备加入到互联网中,形成了庞大的物联网系统。这些设备之间的通信…

【Sklearn-线性回归驯化】史上最为全面的预测分析的基石-线性回归大全

【Sklearn-驯化】史上最为全面的预测分析的基石-线性回归大全 本次修炼方法请往下查看 🌈 欢迎莅临我的个人主页 👈这里是我工作、学习、实践 IT领域、真诚分享 踩坑集合,智慧小天地! 🎇 免费获取相关内容文档关注&…

Java8新特性stream的原理和使用

这是一种流式惰性计算&#xff0c;整体过程是&#xff1a; stream的使用也异常方便&#xff0c;可以对比如List、Set之类的对象进行流式计算&#xff0c;挑出最终想要的结果&#xff1a; List<Timestamp> laterTimes allRecords.stream().map(Record::getTime).filter…

电脑音频剪辑怎么操作?分享六个简单的音频剪辑技巧【常用】

音频剪辑的需求越来越多&#xff0c;大多数短视频中的音乐都是大家后期制作的&#xff0c;主要目的就就是让视频观看起来更有趣。音频剪辑的方法有很多&#xff0c;比较好用的可以借助第三方音频剪辑软件。操作简单&#xff0c;对没有任何剪辑经验的小白用户来说十分友好。 本文…

java简易计算器(多种方法)

parseDouble() 方法属于 java.lang.Double 类。它接收一个字符串参数&#xff0c;其中包含要转换的数字表示。如果字符串表示一个有效的 double&#xff0c;它将返回一个 double 值。 应用场景 parseDouble() 方法在以下场景中非常有用&#xff1a; 从用户输入中获取数字&a…

VUE大屏的开发过程(纯前端)

写在前面&#xff0c;博主是个在北京打拼的码农&#xff0c;工作多年做过各类项目&#xff0c;最近心血来潮在这儿写点东西&#xff0c;欢迎大家多多指教。 对于文章中出现的任何错误请大家批评指出&#xff0c;一定及时修改。有任何想要讨论和学习的问题可联系我&#xff1a;1…

2.4G无线通信芯片数据手册解读:Ci24R1南京中科微

今天&#xff0c;我非常荣幸地向您介绍这款引领行业潮流的2.4G射频芯片&#xff1a;Ci24R1。这款芯片&#xff0c;不仅是我们技术的结晶&#xff0c;更是未来无线通信的璀璨明星。 首先&#xff0c;让我们来谈谈Ci24R1的“速度”。2.4G射频芯片&#xff0c;凭借其卓越的数据传输…

Python基于逻辑回归分类模型、决策树分类模型、随机森林分类模型和XGBoost分类模型实现乳腺癌分类预测项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档视频讲解&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 在当今医疗健康领域&#xff0c;乳腺癌作为威胁女性健康的主要恶性肿瘤之一&#xff0c;其早期诊断与精…

OpenHarmony开发实战:HDF驱动开发流程

概述 HDF&#xff08;Hardware Driver Foundation&#xff09;驱动框架&#xff0c;为驱动开发者提供驱动框架能力&#xff0c;包括驱动加载、驱动服务管理、驱动消息机制和配置管理。并以组件化驱动模型作为核心设计思路&#xff0c;让驱动开发和部署更加规范&#xff0c;旨在…

Redis-Bitmap位图及其常用命令详解

1.Redis概述 2.Bitmap Bitmap 是 Redis 中的一种数据结构&#xff0c;用于表示位图&#xff08;bit array&#xff09;。 它通常用于处理大规模数据集中每个元素的状态&#xff0c;比如用户的在线/离线状态&#xff08;每个用户对应一个位&#xff0c;表示在线&#xff08;1&a…

[数据结构】——七种常见排序

文章目录 前言 一.冒泡排序二.选择排序三.插入排序四.希尔排序五.堆排序六.快速排序hoare挖坑法前后指针快排递归实现&#xff1a;快排非递归实现&#xff1a; 七、归并排序归并递归实现&#xff1a;归并非递归实现&#xff1a; 八、各个排序的对比图 前言 排序&#xff1a;所谓…

Mac中的xshell、xftp

ROYAL TSX 插件式支持远程连接linux、支持命令行、支持ftp、支持远程windows桌面。 免费版就足够使用了。&#xff08;支持维护一个Connections文件夹&#xff09; 需要在本地创建一个文件夹&#xff0c;用以保存链接信息 使用方法

Bytebase 2.20.0 - 支持为工单事件配置飞书个人通知

&#x1f680; 新功能 支持 Databricks。支持 SQL Server 的 TLS/SSL 连接。支持为工单事件配置飞书个人通知。支持限制用户注册的邮箱域名。 &#x1f514; 重大变更 将分类分级同步设置从数据库配置移至工作空间的全局配置。 SQL 编辑器只读模式下只允许执行 Redis 的只读…

抖音外卖服务商申请全域外卖系统源码部署,如何保证竞争力?

随着本地生活市场规模的逐渐扩大&#xff0c;多家互联网公司在加大投入力度的同时&#xff0c;也在不断调整其市场竞争策略&#xff0c;作为国内头部社交平台的抖音也不例外。就在近日&#xff0c;抖音发布了关于新增《【到家外卖】内容服务商开放准入公告》的意见征集通知&…

OSI七层模型TCP/IP四层面试高频考点

OSI七层模型&TCP/IP四层&面试高频考点 1 OSI七层模型 1. 物理层&#xff1a;透明地传输比特流 在物理媒介上传输原始比特流&#xff0c;定义了连接主机的硬件设备和传输媒介的规范。它确保比特流能够在网络中准确地传输&#xff0c;例如通过以太网、光纤和无线电波等媒…

SCI二区复现|体育场观众优化算法(SSO)原理及实现

目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.背景 2024年&#xff0c;M Nemati受到体育场观众的行为对比赛中球员行为的影响启发&#xff0c;提出了体育场观众优化算法&#xff08;Stadium Spectators Optimizer, SSO&#xff09;。 2.算法…

2023年第十四届蓝桥杯JavaB组省赛真题及全部解析(下)

承接上文&#xff1a;2023年第十四届蓝桥杯JavaB组省赛真题及全部解析&#xff08;下&#xff09;。 目录 七、试题 G&#xff1a;买二赠一 八、试题 H&#xff1a;合并石子 九、试题 I&#xff1a;最大开支 十、试题 J&#xff1a;魔法阵 题目来自&#xff1a;蓝桥杯官网…

Docker 安装最新版本 Jenkins

目录 1、下载、启动容器、更新到最新版本 2、查看初始密码两种方式&#xff1a; 3、默认安装的部分未汉化&#xff0c;删除默认的汉化插件。重启容器&#xff0c;重新安装汉化插件 4、安装 Publish over SSH、docker-build-step 、Docker Commons 插件 5、配置服务器连接信…

【LLM 论文】Self-Refine:使用 feedback 迭代修正 LLM 的 output

论文&#xff1a;Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback ⭐⭐⭐⭐ CMU, NeurIPS 2023, arXiv:2303.17651 Code: https://selfrefine.info/ 论文速读 本文提出了 Self-Refine 的 prompt 策略&#xff0c;可以在无需额外训练的情况下&#xff0c;在下游任务上产…
最新文章