当前位置: 首页 > news >正文

电感详解:定义、作用、分类与使用要点

一、电感的基本定义

电感(Inductor) 是由导线绕制而成的储能元件,其核心特性是阻碍电流变化,将电能转化为磁能存储。

  • 基本公式

    • 自感电动势
      E = -L * (di/dt)
      (L:电感值,单位亨利H;di/dt:电流变化率)

    • 感抗
      XL = 2πfL
      (f:频率,XL:交流阻抗)

    • 储能公式
      W = 0.5 * L * I²
      (I:流经电感的电流)


二、电感的核心作用
作用原理与公式典型应用场景
滤波与储能抑制高频噪声,平滑电流突变:
V_ripple = (ΔI * L) / (8 * f_sw)
开关电源输出滤波、DC-DC转换器
能量转换Boost/Buck拓扑中的能量传递:
Boost:Vout = Vin / (1-D)
Buck:Vout = D * Vin
升压/降压电路、无线充电
阻抗匹配与电容谐振:
fr = 1 / (2π√(LC))
射频匹配网络、天线调谐
抑制浪涌电流限制电流变化率:
di/dt = V / L
电机驱动、继电器控制
EMI抑制高频扼流:
Z_CM = jωL_CM
电源输入端的共模滤波

三、电感的主要分类
1. 按结构与材料分类
类型结构特点关键参数应用场景
绕线电感铜线绕制在磁芯(铁氧体/铁粉芯)电感值:1μH~100mH
饱和电流:1A~50A
电源转换、电机驱动
叠层电感多层铁氧体片堆叠,铜层嵌入电感值:10nH~10μH
SRF:100MHz~10GHz
手机射频、高速数字电路
一体成型电感磁粉与线圈一体压铸低EMI辐射
饱和电流:0.5A~20A
紧凑型电源模块
磁珠铁氧体磁环包裹导线阻抗曲线:100MHz~1GHz信号线EMI抑制

四、电感关键参数解析
  1. 电感值(L)

    • 测量频率:通常标注在100kHz~1MHz下的值。

    • 频率响应:高频下电感值可能下降(磁芯材料限制)。

  2. 饱和电流(I_sat)

    • 定义:电感值下降10%时的电流(磁芯饱和失效)。

    • 设计规则工作电流 ≤ 80% I_sat

  3. 直流电阻(DCR)

    • 热损耗P_loss = I² * DCR

    • 优化目标:DCR应低于总功耗的10%。

  4. 自谐振频率(SRF)

    • 定义:电感与寄生电容谐振的频率。

    • 公式SRF = 1 / (2π√(L * Cp))


五、电感使用注意事项
  1. 避免磁饱和

    • 选型步骤

      1. 计算峰值电流:I_peak = I_out + ΔI/2

      2. 选择:I_sat ≥ 1.2 * I_peak

  2. 高频特性匹配

    • SRF选择工作频率 ≤ 0.5 * SRF

    • 布局优化:缩短引脚长度以减少寄生电容。

  3. 热管理

    • 温升计算ΔT = (I² * DCR) / (热阻 * 散热面积)

    • 散热设计:功率电感需预留散热过孔或金属铺铜。

  4. EMI控制

    • 屏蔽电感:用于敏感电路(如ADC附近)。

    • 非屏蔽电感布局:远离敏感信号线(间距 > 3倍电感高度)。


六、电感选型案例

案例:Buck转换器(输入24V → 输出12V/5A,开关频率500kHz)

  1. 计算电感值
    L = (24V - 12V) * 12V / (24V * 1A * 500kHz) = 12μH

  2. 选型要求

    • 饱和电流:I_sat ≥ 6.6A

    • 最终选型:Würth 7443631200(12μH,I_sat=7.5A,DCR=25mΩ)


七、总结
  • 选型核心

    • 电流需求 → 饱和电流与DCR

    • 频率匹配 → SRF与磁芯材料

    • 热设计 → 温升与封装散热

  • 设计箴言

    “高频叠层射频稳,功率绕线电流强;
    饱和电流留余量,热阻压降不可忘。”

相关文章:

电感详解:定义、作用、分类与使用要点

一、电感的基本定义 电感(Inductor) 是由导线绕制而成的储能元件,其核心特性是阻碍电流变化,将电能转化为磁能存储。 基本公式: 自感电动势: E -L * (di/dt) (L:电感值&#xff0c…...

扩散模型简介

扩散模型简介 基本原理 扩散模型是一种基于概率扩散过程的生成模型,其核心思想是通过正向扩散过程和反向去噪过程生成数据: 正向扩散过程:从真实数据(如图像)开始,逐步添加高斯噪声,最终将数据…...

MySQL安装实战分享

一、在 Windows 上安装 MySQL 1. 下载 MySQL 安装包 访问 MySQL 官方下载页面。选择适合你操作系统的版本。一般推荐下载 MySQL Installer。 2. 运行安装程序 双击下载的安装文件&#xff08;例如 mysql-installer-community-<version>.msi&#xff09;。如果出现安全…...

掌握 Git 的十大基础命令

李升伟 编译 在 IT 领域&#xff0c;很少有技术能像 Git 一样占据绝对主导地位&#xff0c;几乎无人能及。Git 在软件开发中扮演着核心角色&#xff0c;其影响力之大甚至让其他版本控制系统&#xff08;如 SVN 和 Mercurial&#xff09;几乎被淘汰。如今&#xff0c;我们已难以…...

58-使用wordpress快速创建个人网站

直接找台可以联网的linux&#xff08;我的环境是rocky8.9&#xff09;一顿运行&#xff0c;思路就是安装docker&#xff0c;然后启动一个数据库&#xff0c;然后启动一个wordpress&#xff0c;然后就是把端口暴露出来。 227 yum remove podman 228 yum install -y yum-utils…...

若依前后端分离版运行教程、打包教程、部署教程

后端打包教程 注意&#xff1a;需要先运行redis 2、前端运行教程 2.1安装依赖 2.2运行 打开浏览器查看,地址&#xff1a;http://localhost:80 3、前端打包教程 3.1打包 3.2运行打包好的文件&#xff0c;先找到打包好的文件 这是nginx的文件结构 将打包好的文件放到html目录下…...

【Python3教程】Python3基础篇之数据结构

博主介绍:✌全网粉丝22W+,CSDN博客专家、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域✌ 技术范围:SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 感兴趣的可…...

transformers的 pipeline是什么:将模型加载、数据预处理、推理等步骤进行了封装

transformers的 pipeline是什么:将模型加载、数据预处理、推理等步骤进行了封装 pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=50 )pipeline :这是 transformers 库中一个非常实用的工具函数。它可以基于预训练模型快速构…...

十七、TCP编程

TCP 编程是网络通信的核心&#xff0c;其 API 围绕面向连接的特性设计&#xff0c;涵盖服务端和客户端的交互流程。以下是基于 ​C 语言的 TCP 编程核心 API 及使用流程的详细解析&#xff1a; 核心 API 概览 ​函数​角色​描述socket()通用创建套接字&#xff0c;指定协议族…...

Obsidian 技巧篇

Obsidian 技巧篇 本篇文章主要汇总分享几个 Ob 中好用的小技巧&#xff0c;包括嵌入视频播放、文本颜色设置、插入大纲、Mermaid 绘制图形。原文见于&#xff1a;Obsidian技巧篇。 嵌入视频播放 <iframe width"860" height"700" src"https://ww…...

使用Fortran读取HDF5数据

使用Fortran读取HDF5数据 下面我将介绍如何在Fortran中读取HDF5文件中的各种类型数组数据&#xff0c;包括一维数组、二维数组、元数组和变长数组。 准备工作 首先需要确保系统安装了HDF5库&#xff0c;并且在编译时链接了HDF5库。例如使用gfortran编译时&#xff1a; gfor…...

L36.【LeetCode题解】查找总价格为目标值的两个商品(剑指offer:和为s的两个数字) (双指针思想,内含详细的优化过程)

目录 1.LeetCode题目 2.分析 方法1:暴力枚举(未优化的双指针) 方法2:双指针优化:利用有序数组的单调性 版本1代码 提问:版本1代码有可以优化的空间吗? 版本2代码 提问:版本2代码有可以优化的空间吗? 版本3代码(★推荐★) 3.牛客网题目:和为s的数字 1.LeetCode题目 …...

mysql 商城商品属性开发的动态解决方案

终极方案&#xff1a;动态属性解决方案 推荐使用 JSON 字段 虚拟列索引 的组合方案 结合灵活存储与查询优化&#xff0c;平衡扩展性与性能 完整实现步骤 步骤 1&#xff1a;创建基础表结构 CREATE TABLE products (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(100) NO…...

Java递归练习----猴子偷桃

问题&#xff1a; 有一堆桃子&#xff0c;猴子第一天吃灵其中的一般&#xff0c;并在多吃了一个&#xff01;以后每天猴子都吃其中的一半&#xff0c;然后多吃一个。当到第十天时&#xff0c;想再吃时&#xff08;即还没吃&#xff09;&#xff0c;发现只有1个桃子了&#xff…...

[干货]PHM学习软件|PHM预测性维护系统

使用步骤教程如下 1、登录 用户名&#xff1a;52phm 密码&#xff1a;xxx &#xff08;区别在于不同用户密钥不一样&#xff09; 2、上传需要分析的数据集 支持数据集格式&#xff1a;csv、xlsx、xls、mat、json 3、主题1&#xff1a;机械参数计算 计算轴承、齿轮、皮带的…...

详解正则表达式中的?:、?= 、 ?! 、?<=、?<!

1、?: - 非捕获组 语法: (?:pattern) 作用: 创建一个分组但不捕获匹配结果&#xff0c;不会将匹配的文本存储到内存中供后续使用。 优势: 提高性能和效率 不占用编号&#xff08;不会影响后续捕获组的编号&#xff09; 减少内存使用 // 使用捕获组 let regex1 /(hell…...

Java常见面试问题

一.Liunx 二.Java基础 1.final 2.static 3.与equals 三.Collection 1.LIst 2.Map 3.Stream 四、多线程 1.实现方法 2.线程池核心参数 3.应用场景 五、JVM 1.堆 2.栈 六、Spring 1.面向对象 2.IOC 3.AOP 七、Springboot 1.自动装配 八、SpringCloud 1.Nacos 2.seata 3.ga…...

C#MQTT协议服务器与客户端通讯实现(客户端包含断开重连模块)

C#MQTT协议服务器与客户端通讯实现 1 DLL版本2 服务器3 客户端 1 DLL版本 MQTTnet.DLL版本-2.7.5.0 基于比较老的项目中应用的DLL&#xff0c;其他更高版本变化可能较大&#xff0c;谨慎参考。 2 服务器 开启服务器 关闭服务器 绑定事件【客户端连接服务器事件】 绑定事件【客户…...

GGML源码逐行调试(上)

目录 前言1. 简述2. 环境配置3. ggml核心概念3.1 gguf3.2 ggml_tensor3.3 ggml_backend_buffer3.4 ggml_context3.5 backend3.6 ggml_cgraph3.7 ggml_gallocr 4. 推理流程整体梳理4.1 时间初始化与参数设置4.2 模型加载与词汇表构建4.3 计算图与内存分配4.4 文本预处理与推理过…...

智能测试用例生成:老旧平台页面查询功能的大模型改造

引言 由于GUI小工具【Deepseek APIPython 测试用例一键生成与导出】的不断升级实践&#xff0c;发现大模型的需求文档解析生成测试用例的可直接复用率不太理想&#xff0c;因此萌生了对老旧系统升级改造的想法。旧测试用例生成平台主要在于采集用户输入的字段名称、字段类型及…...

使用Python解决Logistic方程

引言 在数学和计算机科学中,Logistic 方程是描述人口增长、传播过程等现象的一种常见模型。它通常用于表示一种有限资源下的增长过程,比如动物种群、疾病传播等。本文将带领大家通过 Python 实现 Logistic 方程的求解,帮助你更好地理解这一经典数学模型。 1.什么是 Logist…...

文件上传基本原理靶场实现

一. 漏洞原理 未经验证的上传机制&#xff1a; 应用程序未对用户上传的文件进行充分验证&#xff0c;包括&#xff1a; 文件类型/扩展名&#xff1a;仅依赖客户端提交的MIME类型或简单检查扩展名&#xff08;如.jpg&#xff09;&#xff0c;但未验证文件实际内容。 文件内容&a…...

灰色预测模型:GM(1,1)预测模型

灰色预测模型 灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列&#xff0c;而是生成的数据序列。核心体系是灰色模型&#xff0c;即对原始数据作累加生成&#xff08;或其他方法生成&#xff09;得到近似的指数规律再进行建模的方法&#xff0c;优点是不需要很多的数据&#…...

SPORT(Serial Port)接口

SPORT&#xff08;Serial Port&#xff09;接口是DSP芯片中常用的高速同步串行通信接口&#xff0c;主要用于与外部设备&#xff08;如ADC、DAC、编解码器等&#xff09;进行数据传输。以下是对SPORT接口的详细介绍&#xff1a; 1. SPORT接口概述 SPORT接口设计用于高效传输连…...

Python及C++中的字典

一、Python中的字典 &#xff08;一&#xff09;基本概念 字典&#xff08;dict&#xff09;是Python中一种可变容器模型&#xff0c;用于存储键值对&#xff08;key:value&#xff09;。字典的键必须是不可变类型&#xff08;如字符串、数字或元组&#xff09;&#xff0c;而…...

Neo4j GDS-11-neo4j GDS 库中相似度算法实现

neo4j GDS 系列 Neo4j APOC-01-图数据库 apoc 插件介绍 Neo4j GDS-01-graph-data-science 图数据科学插件库概览 Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记 Neo4j GDS-03-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库 Neo4j GDS-04-图的中心性分析介绍 Neo…...

网络互连与互联网2

1.IP数据报首部在IHL 字段的最小值为5 2.三层交换机包括二层交换和三层转发&#xff0c;二层交换由硬件实现&#xff0c;三层转发采用软件实现 3.在BGP路由选择协议中&#xff0c;AS_PATH属性可以避免在AS之间产生环路 4.常用的电子邮件协议&#xff1a;SMTP&#xff08;25&…...

4月12日随笔

今天大风天气的第一天&#xff0c;周六&#xff0c;早上九点半起来听了排球技术台培训。结果一天都没顾得上看教学视频。黄老师说有排球基础的可以试试当主裁&#xff0c;那一定要争取一下&#xff01; 上午看了两集小排球&#xff0c;然后开始了解一些中介相关信息。因为下午…...

web自动化测试

自动化测试理论 UI&#xff1a;User Interface&#xff08;用户接口-用户界面&#xff09;&#xff0c;主要包括&#xff1a;app、web ui自动化测试&#xff1a;使用工具或代码执行用例的过程 什么样的项目适合做自动化 1、需要回归测试项目&#xff08;甲方自营项目、金…...

代码随想录二叉树小结1;(递归与迭代法小结)

一、递归遍历 1.递归算法三要素&#xff1a; 确定递归函数的参数和返回值&#xff1a; 在递归函数里加上递归的过程中需要处理的参数&#xff0c; 然后明确每次递归的返回值是什么&#xff0c;最后确定递归函数的返回类型。 确定终止条件&#xff1a; 递归算法运行的时候&…...

Audacity命令:“播录”菜单相关命令

1 Audacity命令&#xff1a;“播录”菜单相关命令 1.1 播录菜单 播录菜单中的命令可让您播放、停止、循环播放、擦洗音频或录制音频&#xff08;包括定时录制和声控录制&#xff09;。 Scripting IdActionParameters描述RescanDevice:Rescan Audio Devicesnone重新扫描连接到…...

Python及C++中的集合

1. Python 中的集合&#xff08;set&#xff09; 1.1 特性 无序性&#xff1a;集合中的元素没有顺序&#xff0c;不能通过索引访问。唯一性&#xff1a;集合中的元素不能重复&#xff0c;如果尝试添加重复的元素&#xff0c;集合会自动忽略。可变性&#xff1a;集合是可变的&…...

[CF2086E] Zebra-like Numbers 题解

确简单的啊&#xff0c;可是自己就是想不到。 考虑计算一个数的斑马值。贪心地&#xff0c;尽量选大的斑马数减即可。 考虑 DP&#xff0c;设 d p i , j dp_{i, j} dpi,j​ 表示 [ 1 , i ] [1, i] [1,i] 中斑马值为 j j j 的数的个数。那么显然有 d p i , j d p i − m …...

Linux-内核驱动

open uboot.bin target-connect U-Boot&#xff08;Universal Boot Loader&#xff09;是一种广泛使用的开源引导加载程序&#xff0c;它允许用户从各种设备&#xff08;如硬盘、USB设备、网络等&#xff09;加载操作系统。U-Boot提供了丰富的命令行接口&#xff08;CLI&#…...

[Dify] 使用 Docker 本地部署 Dify 并集成 Ollama 模型的详细指南

在 AI 应用快速发展的今天&#xff0c;开源项目如 Dify 正成为构建本地化 AI 应用的利器。通过 Dify&#xff0c;你可以轻松地集成不同的大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;&#xff0c;如 Ollama&#xff0c;并快速创建可交互的 AI 应用。本篇文章将带你一步步通过 Docker…...

ESP32+Arduino入门(三):连接WIFI获取当前时间

ESP32内置了WIFI模块连接WIFI非常简单方便。 代码如下&#xff1a; #include <WiFi.h>const char* ssid "WIFI名称"; const char* password "WIFI密码";void setup() {Serial.begin(115200);WiFi.begin(ssid,password);while(WiFi.status() ! WL…...

软件架构评估两大法:ATAM 和 SAAM 的对比与实践

架构权衡分析方法&#xff08;ATAM&#xff09;和软件架构分析方法&#xff08;SAAM&#xff09;是软件架构评估领域中非常重要的两种方法&#xff0c;以下为你详细介绍&#xff1a; 一、架构权衡分析方法&#xff08;ATAM&#xff09; 1.背景与起源&#xff1a;ATAM 是由卡耐…...

《AI大模型应知应会100篇》第13篇:大模型评测标准:如何判断一个模型的优劣

第13篇&#xff1a;大模型评测标准&#xff1a;如何判断一个模型的优劣 摘要 近年来&#xff0c;大语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;在自然语言处理、代码生成、多模态任务等领域取得了显著进展。然而&#xff0c;随着模型数量和规模的增长&#xff0c;如何科学评估这些模…...

编译 OpenCV 时,cmake 找到 TBB 的方法

编译 OpenCV 时&#xff0c;cmake 找到 TBB 的方法 编译 OpenCV 时&#xff0c;cmake 找到 TBB 的方法 编译 OpenCV 时&#xff0c;cmake 找到 TBB 的方法 HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Intel\oneAPI\TBB\2022.1.0cmake 是从上面的注册表里找到的 TBB 安装路径。 这个键下面有…...

SMT贴片组装工艺优化与高效生产

内容概要 现代SMT贴片组装工艺的优化与高效生产涉及多维度技术协同&#xff0c;其核心在于构建精密可控的制造体系。本文系统梳理了从焊接参数调控到智能检测部署的全链路关键环节&#xff0c;重点解析影响生产效能的核心变量及其相互作用机制。通过对比不同贴装设备的速度-精…...

leetcode刷题日记——有效的数独

[ 题目描述 ]&#xff1a; [ 思路 ]&#xff1a; 题目要求求一个数独题目是否有效&#xff0c;即每行&#xff0c;每列&#xff0c;每个九宫格都不能出现相同的数字暴力求解&#xff1a;对每行&#xff0c;每列&#xff0c;以及九宫格进行检查是否存在相同数字运行如下 boo…...

Agent2Agent协议学习资源大全:从理论到实践

下面整理了一份关于谷歌 A2A 协议的学习资源&#xff0c;分为官方资源、开发教程/实践、行业解读和视频教程四个部分&#xff0c;方便您系统性地学习和掌握相关知识&#xff1a; 1. 官方资源 A2A 协议 GitHub 仓库 官方开源代码库&#xff0c;包含协议规范、示例代码和详细文档…...

PCDN收益高低的关键因素

PCDN&#xff08;P2P内容分发网络&#xff09;收益好的三个主要关键因素是&#xff1a;硬件配置与性能、网络环境与质量、业务调度与策略。 1. 硬件配置与性能 设备稳定性与兼容性 PCDN节点需长时间稳定运行&#xff0c;硬件性能直接影响收益。例如&#xff0c;使用高性能CPU、…...

ckeditor4.22版本 ckfinder php8版本下,上传提示400的问题

ckeditor4.22版本&#xff0c;ckfinder3&#xff0c;CKFinder 3 for PHP版本。 图片上传时提示&#xff1a;400错误&#xff0c;bad request。 通过编辑文件 D:\wamp\www\module\ckfinder\config.php 修改其配置&#xff1a; ini_set(display_errors, 1); $config[debug] tru…...

2025第四届大学生算法挑战赛 赛前测试赛 题解

前言 题解 测试考场【算法编程赛道】2025第四届大学生算法挑战赛 继续用Deepseek进行求解&#xff0c;还是非常丝滑。 A. 追债之旅 思路: 图论 bfs题 利用deepseek&#xff0c;直接给出答案 感觉deepseek在输入输出上&#xff0c;显得有些啰嗦。 # codingutf-8 import he…...

【软考系统架构设计师】系统配置与性能评价

1、 常见的性能指标 主频外频*倍频 主频1/CPU时钟周期 CPI&#xff08;Clock Per Instruction&#xff09;平均每条指令的平均时间周期数 IPC&#xff08;Instruction Per Clock&#xff09;每时钟周期运行指令数 MIPS百万条指令每秒 MFLOPS百万个浮点操作每秒 字长影响运算的…...

【软考系统架构设计师】信息系统基础知识

1、 信息的特点&#xff1a;客观性&#xff08;真伪性&#xff09;、动态性、层次性、传递性、滞后性、扩压性、分享性 2、 信息化&#xff1a;是指从工业社会到信息社会的演进与变革 3、 信息系统是由计算机硬件、网络和通信设备、计算机软件、信息资源、信息用户和规章制度…...

软考高级-系统架构设计师 其他知识补充

文章目录 系统配置与性能评价性能指标性能评价方法性能评测的常用方法 阿姆达尔解决方法 信息系统基础知识信息系统概述信息系统的分类&#xff08;低级到高级&#xff09;信息系统的生命周期&#xff08;产生、开发、运行、消亡&#xff09;信息系统开发方法 信息综合技术信息…...

基于查表法的 CRC8 / CRC16 / CRC32校验解析

在嵌入式开发中&#xff0c;CRC&#xff08;Cyclic Redundancy Check&#xff09;循环冗余校验算法广泛应用于通信数据校验、Flash 数据完整性检测、Bootloader 升级验证等场景。本文将深入剖析一套完整的 CRC8、CRC16 和 CRC32 实现&#xff0c;并通过查表法&#xff08;Table…...

Web渗透之XSS注入

XSS的类型 1、反射型XSS 我们构建好一个urlXSS的payload&#xff0c;发送给受害者&#xff0c;受害者点击恶意链接后会在受害者的浏览器上执行恶意代码。反射型XSS是一次性的&#xff0c;而且比较容易被发现。通常恶意链接会被修改成短链接&#xff0c;或钓鱼图片的形式。 2…...