一种具有快速瞬态响应、小交调影响和纹波的基于次级纹波控制的单电感多输出电路

提出了一种主回路采用峰值电流型控制、次回路采用纹波控制的新型单电感多输出降压型开关电源的设计。这种设计,使单电感多输出的控制回路变得简单,同时也使瞬态响应速度变快,交调影响和纹波变小。其开关频率为2 MHz,两路输出分别为1.8 V和1.2 V,两路负载范围为0～200 mA,实现了全负载可以正常工作。在考虑了各种寄生参数的后仿真条件下,一路负载为200 mA,一路负载从50 mA变化到200 mA,瞬态响应速度小于3μs,交调影响小于0.05 mV/mA,纹波小于30 mV,峰值效率可以达到91%。该芯片已经在CHART 0.18-μm CMOS工艺上设计实现,正在流片验证。

多输出电路跳变次数(TC)测试算法

本文提出了一种多输出电路的改进TC测试法。该方法根据多输出电路的输入输出的函数关系把电路按输出分解,然后按照各个输出的相关输入,分别测试输出的响应,从而可以实现对多输出电路的测试,进而说明这种检测的完备性,进一步提出了一种加速测试的方法。

量子遗传算法在多输出Reed-Muller逻辑电路最佳极性搜索中的应用

量子遗传算法是一种融合量子计算和遗传算法优点的智能算法,常用于求解组合优化问题.本文给出多输出RM(Reed-Muller)逻辑电路最佳极性搜索方案,将量子遗传算法应用到多输出固定极性RM电路逻辑优化中.针对量子遗传算法易陷入局部极值的缺陷,结合群体灾变思想,提出一种基于量子遗传算法的多输出RM逻辑电路最佳极性搜索算法.最后对多个大规模PLA格式基准电路测试表明:该算法与基于遗传算法的最佳极性搜索相比,在优化能力、寻优性能和收敛速度等方面都有不同程度的提高.

基于Volterra核的MIMO非线性电路建模及智能特征提取

为了解决模拟乘法器等多输入测量电路的智能故障诊断准确率低的问题,文中研究了多输入多输出(MIMO)电路的基于Volterra级数的建模方法,为电路的故障诊断提供模型,提出了整体退火遗传特征提取方法,利用整体退火遗传算法的全局寻优能力优化故障诊断特征参数的提取,以选出各种故障状态之间特征差异最大的特征,以提高故障诊断的准确率,以模拟乘法器电路为例进行了建模及故障特征智能优化提取实验。实验表明,文中方法可以有效建模并提高智能故障诊断的准确率。