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社区首页 >专栏 >Torex XCL247 / XCL248 系列内置电感降压型 DC/DC 转换器

Torex XCL247 / XCL248 系列内置电感降压型 DC/DC 转换器

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云深无际
发布于 2025-06-08 08:46:36
发布于 2025-06-08 08:46:36
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最近申请了Torex 的新品,小型包含电感的 宽输入电压 DCDC ,本来是两个型号都有,但是后面说只能给一个,随便吧~我看完以后觉得还是非常的有意思,可以学习。

image-20250606120755611
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小模块

项目

说明

类型

降压型、内置电感、微型 DC/DC 模块

封装

DFN3030-10B(3.0mm × 3.0mm × 1.7mm)

工作电压

3.0V ~ 36.0V(最大 40V,峰值瞬态 46V/400ms)

输出电压范围

2.8V ~ 6.0V(可外部电阻设定)

输出电流

最大 600mA

控制模式

XCL247:强制 PWM(F-PWM) XCL248:自动 PWM/PFM 切换

工作频率

固定 1.2MHz

典型效率

88%(VIN=12V, VOUT=5V, IOUT=300mA)

静态电流

XCL247:270μA,XCL248:11μA(轻载效率更优)

保护机制

过电流、热关断、欠压锁定(UVLO)、过压保护(OVP)

特殊功能

可编程软启动、Power Good 指示、内置电感

推荐应用

工业自动化、传感器、LDO 替代、安防设备、家电等

参数
参数

参数

完整的保护功能,反正电源芯片都会有的
完整的保护功能,反正电源芯片都会有的

完整的保护功能,反正电源芯片都会有的

功能特性解析

控制逻辑差异

XCL247(F-PWM):全负载范围内维持恒定 1.2MHz PWM 开关频率,噪声低,EMI 好处理。

XCL248(PWM/PFM 自动切换):轻载自动进入 PFM(降低开关频率),空载电流超低,静态功耗仅 11μA。

性能表现
性能表现

性能表现

输出电压设定

通过反馈分压电阻设定:

RFB2 ≤ 200kΩ,RFB1 + RFB2 ≤ 1MΩ

推荐添加 CFB 提升相位裕度,设定公式为:

软启动功能

内建软启动时间 tSS1 ≈ 2.2ms

支持外部软启动设定(EN/SS 接脚外接 RC):

保护机制

功能

描述

UVLO

VIN < 2.7V 停止开关;VIN > 2.8V 恢复

OVP

VFB > 0.81V,关闭高侧 FET,防止输出过冲

高侧电流限制

ILIMH ≈ 1.4A

低侧电流限制

ILIML ≈ 1.0A

反向电流限制

≈ -0.9A,防止过充电回流损坏

热关断

160°C 停止工作,回退至 135°C 自动恢复

电路与布局建议

典型外围元件

也有PG引脚
也有PG引脚

也有PG引脚

元件

推荐值

CIN1

2.2μF/50V X7R(低 ESR 陶瓷)

CIN2

0.1μF/50V

CL(输出电容)

≥24.6μF(并联低 ESR 陶瓷)

RFB1/RFB2/CFB

根据所需输出电压及 fzfb 设定

这个拉线是容易的
这个拉线是容易的

这个拉线是容易的

PCB布局建议:

4层板
4层板

4层板

大电流路径短而宽(减少阻抗)

CIN、CL、IC 尽可能放在同一面,避免通过高阻抗 VIA

FB 线尽量靠近芯片,防止噪声干扰

避免在强磁场环境下使用(内置电感受磁干扰)

性能图表精要(见第 24-32 页)

12v和24V
12v和24V

12v和24V

输出电流 vs. 效率:XCL248(PFM 模式)在轻载效率更高(这里我没有放图)

纹波10~20mV的样子
纹波10~20mV的样子

纹波10~20mV的样子

纹波电压 < 30mV(常规负载),负载瞬态响应良好

应用推荐总结

应用场景

XCL247(F-PWM)

XCL248(PWM/PFM)

EMI 敏感设备

频率恒定,易滤波

轻载频率变化

电池供电

静态功耗略高

静态电流超低(11μA)

工业传感/自动化

稳定性高

高效节能

替代 LDO

低压差,高效率

空载功耗极低

文中说了两个模式,别的DCDC也有,可以集中学习一下:

PWM(Pulse Width Modulation,脉宽调制)

开关管以固定频率(如 XCL248 中为 1.2MHz)切换;通过调节每周期导通时间(Duty Cycle)来控制输出电压;误差放大器输出与斜坡波形比较决定开关时刻。

特性

优势

恒定频率

EMI 易处理,可设计固定带宽滤波器

稳态响应快

相位裕度可调,负载响应好

输出纹波小

高频率 + 固定 Duty 抑制纹波

轻载时效率低(因频繁开关造成切换损耗);空载时仍保持高频开关,静态功耗较大。

PFM(Pulse Frequency Modulation,脉冲频率调制)

当负载很轻或接近空载时,不再维持固定频率;输出电压略微下降(FB<目标值)时,才触发一次“脉冲”(High-side 开通);达到目标后休眠(FET 全关)直到电压再次下降。

特性

优势

超低功耗

空载时开关频率接近 0,静态电流最小(XCL248 典型 Iq = 11μA)

高轻载效率

低负载时省去了频繁导通,效率极高

输出频率变化大,EMI 设计困难;输出纹波较大,难以滤除;负载瞬态响应略慢。

XCL248 的自动切换逻辑

XCL248 在负载不同阶段,自动在 PWM 与 PFM 之间切换,结合两种模式的优点:

场景

模式

切换逻辑

重载、中载

PWM

维持 1.2MHz 开关,保证稳定、快速响应

轻载(< 300mA)

PFM

当线圈电流降至 IPFM 阈值(Typ. 300mA)即转入间歇性开关

空载 / 待机

PFM

停止开关,仅靠输出电容维持电压,最大限度节能

PWM 和 PFM 是开关电源中常见的两种控制模式
PWM 和 PFM 是开关电源中常见的两种控制模式

PWM 和 PFM 是开关电源中常见的两种控制模式

PFM 模式下工作波形

高频率下降(节能);只在需要补充能量时导通;输出电压略有上下波动(纹波)。

适用场景对比

应用场景

推荐模式

EMI 敏感、电磁兼容要求高

PWM(XCL247 或 XCL248 高负载)

电池供电、长待机、低功耗 IoT

PFM(自动)(XCL248)

电流负载变化剧烈

自动切换(XCL248)

PWM 模式优于噪声控制和响应速度,PFM 模式优于低功耗和高轻载效率,XCL248 实现自动切换,兼顾二者,适合大部分通用场景。

画图比划一下:

用 Python 模拟 PWM vs PFM 的时域波形、效率曲线和纹波电压
用 Python 模拟 PWM vs PFM 的时域波形、效率曲线和纹波电压

Python 模拟 PWM vs PFM 的时域波形、效率曲线和纹波电压

PWM 模式

波形:高频(1.2MHz)恒定频率方波,占空比控制电压。

效率:在中高负载时表现良好。

纹波:较低,波形平稳。

PFM 模式

波形:脉冲式导通,频率随负载变化,轻载下频率大幅下降。

效率:轻载时效率远高于 PWM。

纹波:由于间歇导通,输出纹波明显增加。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

# 时间轴
t = np.linspace(0, 10e-6, 1000)  # 0 ~ 10µs

# PWM 模式:固定频率(1.2MHz)方波,调节占空比
pwm_freq = 1.2e6
pwm_period = 1 / pwm_freq
pwm_duty = 0.5  # 50%
pwm_wave = ((t % pwm_period) < (pwm_duty * pwm_period)).astype(float)

# PFM 模式:低频(例如 200kHz)脉冲,每隔一段时间补充能量
pfm_wave = np.zeros_like(t)
pfm_pulse_width = 0.5e-6  # 每次脉冲宽度
pfm_gap = 3e-6  # 脉冲之间间隔
for i in range(len(t)):
    if ((t[i] % (pfm_pulse_width + pfm_gap)) < pfm_pulse_width):
        pfm_wave[i] = 1

# 模拟效率曲线(虚拟数据)
iout = np.logspace(0, 3, 200)  # 1mA~1000mA
eff_pwm = 80 + 10 * (1 - np.exp(-iout / 50))
eff_pfm = 90 - 20 * np.exp(-iout / 50)

# 模拟输出纹波(虚拟数据)
ripple_pwm = 10 + 5 * np.exp(-iout / 200)  # mV
ripple_pfm = 25 + 10 * np.exp(-iout / 300)  # mV

# 绘图
fig = plt.figure(figsize=(14, 10))
gs = gridspec.GridSpec(3, 2)

# PWM 波形
ax0 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax0.plot(t * 1e6, pwm_wave, label='PWM', color='blue')
ax0.set_title("PWM Mode Switching Waveform")
ax0.set_xlabel("Time (µs)")
ax0.set_ylabel("Switch State")
ax0.grid(True)

# PFM 波形
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 1])
ax1.plot(t * 1e6, pfm_wave, label='PFM', color='green')
ax1.set_title("PFM Mode Switching Waveform")
ax1.set_xlabel("Time (µs)")
ax1.set_ylabel("Switch State")
ax1.grid(True)

# 效率对比
ax2 = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax2.plot(iout, eff_pwm, label='PWM', color='blue')
ax2.plot(iout, eff_pfm, label='PFM', color='green')
ax2.set_title("Efficiency vs Output Current")
ax2.set_xscale('log')
ax2.set_xlabel("Output Current (mA)")
ax2.set_ylabel("Efficiency (%)")
ax2.grid(True)
ax2.legend()

# 纹波电压对比
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, 1])
ax3.plot(iout, ripple_pwm, label='PWM', color='blue')
ax3.plot(iout, ripple_pfm, label='PFM', color='green')
ax3.set_title("Output Ripple vs Output Current")
ax3.set_xscale('log')
ax3.set_xlabel("Output Current (mA)")
ax3.set_ylabel("Ripple Voltage (mV)")
ax3.grid(True)
ax3.legend()

# 隐藏第3行空格
fig.tight_layout()
plt.show()
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原始发表:2025-06-06,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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