大到空调、冰箱、洗衣机,小到风扇、吹风、剃须刀,生活中处处可以看到电机的身影,所以很多人对于电机的了解还停留在对家电中工业电机的认知,而我们今天要说的汽车驱动电机与这些电机有着很大的不同。在传统燃油车时代,发动机被称为汽车的心脏,因为它是能量转化的核心部件,而在电动汽车时代,电机就成为车辆新的“动力心脏”,而这颗“心脏”要面临安装空间狭小、工作状况恶劣,振动大、冲击大、腐蚀严重等特殊工作环境,因此汽车驱动电机需要具有高密度、体积小、高功率、高扭矩、可靠性、耐久性和成本低等特点。

<strong>“三大流派”统治驱动电机</strong>

观看简短的动画视频，重点介绍LTM4700，LTM4680和LTM4678的主要优点。μModule®稳压器的第4代产品包括更好的封装元件，更高的功率和简单的布局，以满足您的设计需求。

<iframe src='//players.brightcove.net/706011717001/HJgoScClQ_default/index.html?videoId=5838133750001' allowfullscreen frameborder=0 width='600' height='338'></iframe>

电动汽车历史悠久，它的发展史甚至比燃油汽车的历史还要长。世界上第一辆机动车就是1834年诞生的第一辆电动汽车，它比1886年问世的世界上第一辆内燃机汽车，要早半个世纪。

世界上第一辆电动汽车

1834年，美国发明家T. Davenport发明了世界上第一辆真正意义上的电动汽车，这辆电动汽车采用不可充电的简单玻璃封装蓄电池驱动，只能行驶一小段距离。1839年，苏格兰的罗伯特·安德森给四轮马车装上了电池和电动机，将其成功改造为世界上第一辆靠电力驱动的车辆。

1881年，法国工程师G.Trouve装配了以铅酸电池为动力的电动汽车，成为世界上第一辆以可充电电池为动力的电动汽车。

G.Trouve和他的电动汽车

<strong>作者：Long Pham和Anthony DeSimone ADI公司</strong>

<strong>简介</strong>

对于大多数人来说，物联网革命才刚刚开始——尽管物联网设备已经存在了几十年。在世界各地，房屋都采用自动化技术，因此房主不再需要摆弄温度控制、安全和吸尘等事务。工作场所也从物联网中获益匪浅，使员工能够从次要事务中解脱，并将更多注意力和精力放在与工作相关的事情上。

然而，物联网的采用确实比大多数人预测的要慢。最初专家们认为是物联网的成本和复杂性让人们望而却步，但现在物联网设备已经广泛可用，而且安装起来也非常简单，然而，并没有出现像物联网发烧友们想象的那样——人们急于建造智能家居和智能工作场所。

采样保持（THA）输出噪声有两个关键噪声分量：采样噪声和输出缓冲放大器噪声。

<strong>采样噪声分量</strong>

噪声的第一个分量是采样过程中产生的采样噪声，它用外差法将THA的前端噪声转化到频域的每个奈奎斯特区间中。整个前端带宽产生的噪声是在每个时域样本中捕获，然后将该噪声大致均匀地分布在每个奈奎斯特区间上。此噪声由前端热噪声和采样抖动噪声组成，无法被滤除，除非在输出端使用低通滤波器转折频率来显著降低奈奎斯特带宽。通常不使用这种滤波，因为它会损坏时钟速率所提供的可用带宽，并导致输出波形的建立时间性能降低。

<strong>输出缓冲放大器噪声分量</strong>

噪声是模拟电路设计的一个核心问题，它会直接影响能从测量中提取的信息量，以及获得所需信息的经济成本。遗憾的是，关于噪声有许多混淆和误导信息，可能导致性能不佳、高成本的过度设计或资源使用效率低下。

今天咱们就跟随ADI攻城狮的脚步了解下关于模拟设计中噪声分析的11个由来已久的误区吧~

1、降低电路中的电阻值总是能改善噪声性能

带有Stercom板的BMS系统

<iframe src='//players.brightcove.net/706011717001/HJgoScClQ_default/index.html?videoId=5851749384001' allowfullscreen frameborder=0width='600' height='338' ></iframe>

<strong>由 Brad Brannon，Steve Dorn和 Vandita Pai Raikar撰写</strong>

从一开始，无线电设计人员面临的最大挑战之一就是带宽的限制。早期，我们的无线电前辈认为，由于探测器的限制，高于几百kHz的频率没有任何价值。像Branly，Fessenden，Marconi和许多其他人一样，先锋们一直在努力解决这个问题，直到阿姆斯特朗和利维完善了外差，通过下变频到较低的频率来打开频率更高的频率，探测器可以用当时的技术进行充分的处理。虽然超外差过程打开了更高的频率，但带宽仍然相对有限。

<strong>由 Eamon Nash 和 Eberhard Brunner完成</strong>

定向耦合器用于各种应用中以感测RF功率，并且它们可以出现在信号链中的多个点处。在本文中，我们将探讨ADI公司的ADL5920，该器件结合了宽带定向桥接耦合器和两个均方根响应探测器，采用5 mm×5 mm表面贴装封装。与传统的分立式定向耦合器相比，该器件具有明显的优势，可以在尺寸和带宽之间进行权衡，特别是在1 GHz以下的频率。

通常使用定向耦合器和RF功率检测器来实现在线RF功率和回波损耗测量。

在图1中，双向耦合器用于无线电或测试和测量应用中，以监测发射和反射的RF功率。有时也希望将RF功率监视嵌入电路中，其中一个很好的例子是将两个或多个信号源切换到发送路径（使用RF开关或使用外部电缆）。

PBGA是一种封装形式，其主要区别性特征是利用焊球阵列来与基板（如PCB）接触。此特性使得PBGA相对于其他引脚配置不同的封装形式（如单列、双列直插、四列型）有一个优势，那就是能够实现更高的引脚密度。PBGA封装内部的互连通过线焊或倒装芯片技术实现。包含集成电路的PBGA芯片封装在塑封材料中。

19英寸机架柜式30KW DC充电器系统

<iframe src='//players.brightcove.net/706011717001/HJgoScClQ_default/index.html?videoId=5851748170001' allowfullscreen frameborder=0 width='600' height='338'></iframe>

如今，与物联网相关的设备总数已经达到创纪录的200亿台，而在明年，传感器和特殊便携式设备的数量将翻一番。这是人类历史上最大规模的技术扩张，这将导致人工智能和电子人控制的城市建立，这些电子人的身体与互联网相连。

房屋、公寓、城市......我们的日常生活将被物联网渗透。

<strong>作者：Allen Fan</strong>

<strong>倾角测量的典型应用</strong>

作为数字时代的新智能语言，光将具有战略意义，特别是随着物联网（IoT）的到来。最近引入了一种新技术，利用高质量的发光二极管（LED）照明，通过光波获得宽带网络连接。

当无线电频率变得拥挤时，可见光是一种可以利用的资源，它具有很大带宽，适合于大量物联网设备的同时稳定连接。

物联网照明公司Signify公布了其Light Fidelity（Li-Fi）。该公司表示，该技术正在全球20个国家进行测试，以确定其性能和能力。Li-FI的进入可能是对不同领域（如商业、国防和安全）日益增长的网络安全担忧的回应。

Signify是第一家通过其现有办公室照明产品组合提供Li-Fi灯具的全球照明公司。

基于碳化硅(SiC)、氮化镓(GaN)等宽带隙(WBG)半导体的新型高效率、超快速功率转换器已经开始在各种创新市场和应用领域攻城略地——这类应用包括太阳能光伏逆变器、能源存储、车辆电气化（如充电器和牵引电机逆变器）。为了充分利用新型功率转换技术，必须在转换器设计中实施完整的IC生态系统，从最近的芯片到功率开关和栅极驱动器。

隔离式栅极驱动器的要求已经开始变化，不同于以前的硅IGBT驱动器。对于SiC和GaN MOSFET，需要高CMTI >100 kV/μs、宽栅极电压摆幅、快速上升/下降时间和超低传播延迟。ADI的ADuM4135隔离式栅极驱动器具备所有必要的技术特性，采用16引脚宽体SOIC封装。配合ADSP-CM419F高端混合信号控制处理器，它们可以对基于SiC/GaN的新一代高密度功率转换器的高速复杂多层控制环路进行管理。

<strong>原创： 谭祥军 模态空间</strong>

轴承在不同的阶段所表现出来的振动特性是不相同的，对于最早期的超声阶段，由于振动能量不高，特征不明显，而在故障后期轴承失效接近尾声时，轴承的故障特征频率和固有频率会被随机宽带高频“振动噪声”所淹没。因此，滚动轴承故障振动处理方法更多集中在第二和第三阶段，即固有频率阶段和故障特征频率阶段。

对于普通的振动信号，我们主要从时域和频域来进行相应的处理。对于轴承故障振动信号的处理而言，也离不开时域与频域的处理方法。但除此之外，还有高级的信号处理方法，如包络分析。

对滚动轴承振动信号进行分析的第一步是要获得能提取到有用信息的时域数据，因此，这涉及到两个方面：数据的采样频率与测量位置。

带Microsemi模块的栅极驱动器板

<iframe src='//players.brightcove.net/706011717001/HJgoScClQ_default/index.html?videoId=5852699028001' allowfullscreen frameborder=0 width='600' height='338'></iframe>

物联网设备在消费者和企业环境中快速增长，Gartner预计到2020年将有204亿台连网设备投入使用。作为一名技术爱好者，我认为这非常令人兴奋，但作为网络专家，这个数字令我担忧。为什么？ 因为当企业和消费者在没有适当准备情况下将大量物联网设备添加到网络中时，这些部署可能会导致大规模的网络和安全问题。我发现这种情况主要有两种，第一，物联网设备增加了网络蔓延和复杂性。第二，它们给网络增加了许多安全漏洞。

幸运的是，如果网络工程师和IT管理员参与到部署物联网设备的决策中，则可以通过正确的工具来缓解这些问题。让我们接下来更详细地研究这些问题。

<strong>原创： 谭祥军 模态空间</strong>

在电机的振动噪声分析中，我们经常看到如图1所示的伞状阶次，这些阶次与常规的阶次有着明显的区别：1）起始点不是零点（0转速0Hz）；2）在中心频率两侧成伞状散射，而不是传统的单侧散射。因此，在这篇文章让我们来说说这个特殊的伞状阶次。