在线仿真器验证降压转换器输出误差预算分析

预测降压转换器输出电压精度部分取决于负载电流阶跃瞬态响应的估计幅度。降压转换器在负载下下降的幅度通过包络粗计算和Maxim的在线EE-Sim DC-DC转换器设计工具进行估算，测试不同的估算方法及其相关精度水平。

介绍

我们需要对降压转换器设计之一进行输出电压误差预算分析。导致误差的最大因素是负载阶跃导致的输出下降。尝试了不同的方法来估计下降导致了不同的结果。我们如何理解它？在本设计解决方案中，我们执行降压转换器输出误差预算分析。在估计下降幅度时，我们将模拟结果与两种不同的粗略估计进行比较，并调和不同的方法。

误差预算

对于此计算，感兴趣的降压转换器参数为：

V在= 5V， V外= 3.3V

V外直流精度 μ2% = μ66mV

降压转换器的其他定义元件包括：

时钟频率 = 695kHz

L = 2.7μH， C = 2 x 22μF

该降压转换器的设计是使用在线EE-Sim DC-DC转换器设计工具创建的。该工具提供的仿真结果表明：

V外纹波 = 2.6mVQ-1或≈ ±1.3mV（图1)

V外1A 至 2A 范围内的瞬态下降 = 157mV（图 2)

因此，估计的最坏情况误差预算（输出电压的负偏差）为：

V错误= 66 + 157 + 1.3 = 224.3mV

图1.输出电压纹波（红色）和电容电流（黄色）。

图2.加载步骤（红色）和响应（蓝色）。

给定的目标误差预算为240mV，而估计误差为224.3mV。一切都很好，但为什么结果不符合我们的粗略计算？

CdV/dt 粗略估计

通常用于此计算的公式为：

其中I是负载阶跃（1A），C是输出电容（2 x 22μF），fBW是稳压器的闭环带宽。对于闭环带宽，fBW，可以将时钟频率的一小部分作为设定值。在图3中，我们有一个奢侈的在线仿真（18.8kHz）。

图3.闭环带宽（蓝色）和相位裕量（紫色）。

该公式的基本原理是，如果负载阶跃陡峭，则电容器承受所有冲击，根据定律线性放电：

其中 t 是放电时间。电容的放电持续到环路在与闭环带宽倒数成比例的延迟后响应，fBW:

通过将等式（3）代入等式（2），我们得到等式（1）。使用此公式，估计的下降为：

请注意，使用了不寻常的电容值44.6μF。这是因为高密度陶瓷电容器的电容会随着施加的电压而发生巨大变化。我们使用偏置为 V 的实际电容外（3.3V） 基于设备制造商提供并由 EE-Sim 设计工具使用的数据。这会导致以下总错误：

V错误= 66 + 190 + 1.3 = 257.3mV

257.3mV高于240mV预算。这是我们关注的估计。乍一看，这个公式的理由似乎是合理的，但它有什么问题呢？

LC谐振包外估计

我们注意到的第一件事是，该公式完全忽略了电感（2.7μH）的存在。在环路无响应期间，输出基本上是一个LC谐振电路，如图4所示（SIMPLIS仿真）。®

图4.LC谐振响应电流步进。

在这种情况下，电路往往会产生幅度振荡：

v = ZI 罪？2π × fRES× 吨

其中 t 是时间，I 是 1A 负载步进，并且：

当然，这种振荡只会在方程（3）给出的延迟时间t后循环响应时才展开。因此，正弦曲线将停止在：

当电感回到图片中时，估计的下降值为171mV，更接近模拟的157mV。当171mV压降估计值时，误差为238.3mV，仍在240mV预算范围内。

和解

除了仿真它或构建电路并使用电流负载阶跃发生器进行锻炼之外，我们可以使用两个公式找到下降幅度的一阶估计值，一个用于线性下降模型：

另一个带有共振模型：

应该使用哪一个来代替成熟的模拟或面包板结构？通常情况下，这取决于。如果你的 fRES<< fBW，然后使用 V 中的近似 sin x ≈ x下垂LC我们有：

并通过替换 Z 和 fRES通过他们的表达，我们有：

对于 fRES<< fBW，则任一表达式都有效。图5显示了两种方法之间的差异和线性化误差。

图5.LC 谐振与线性模型。

在我们的例子中，两个频率非常接近，因此基于CdV/dt的近似失败。

仿真优势

EE-Sim设计工具使用SIMPLIS来模拟电路的性能。SIMPLIS 是为模拟 DC-DC 转换器等开关电路而开发和优化的。与我们简单的粗略计算不同，仿真考虑了电路的所有因素，或者至少考虑了组件模型中的因素。当然，我们的手工计算是使用简化方程的粗略估计，不包括电路的所有影响，并且忽略了元件寄生效应（例如ESR等）。因此，模拟提供了最准确的结果。

结论

我们对MAX17242降压转换器设计进行了输出电压误差预算分析。我们使用EE-Sim在线DC-DC工具模拟了纹波和负载阶跃电压下降幅度对误差的贡献。与模拟相比，我们对电压下降的初始手动计算似乎很悲观。我们审查了我们的假设，并开发了一种更准确的阶跃响应计算方法。这种方法的结果更接近模拟结果。这一点，更重要的是仿真结果，减轻了我们最初对满足误差预算能力的担忧。

审核编辑：郭婷