預測降壓轉換器輸出電壓精度部分取決于負載電流階躍瞬態響應的估計幅度。降壓轉換器在負載下下降的幅度通過包絡粗計算和Maxim的在線EE-Sim DC-DC轉換器設計工具進行估算，測試不同的估算方法及其相關精度水平。

介紹

我們需要對降壓轉換器設計之一進行輸出電壓誤差預算分析。導致誤差的最大因素是負載階躍導致的輸出下降。嘗試了不同的方法來估計下降導致了不同的結果。我們如何理解它？在本設計解決方案中，我們執行降壓轉換器輸出誤差預算分析。在估計下降幅度時，我們將模擬結果與兩種不同的粗略估計進行比較，并調和不同的方法。

誤差預算

對于此計算，感興趣的降壓轉換器參數為：

V在= 5V， V外= 3.3V

V外直流精度 μ2% = μ66mV

降壓轉換器的其他定義元件包括：

時鐘頻率 = 695kHz

L = 2.7μH， C = 2 x 22μF

該降壓轉換器的設計是使用在線EE-Sim DC-DC轉換器設計工具創建的。該工具提供的仿真結果表明：

V外紋波 = 2.6mVQ-1或≈ ±1.3mV（圖1)

V外1A 至 2A 范圍內的瞬態下降 = 157mV（圖 2)

因此，估計的最壞情況誤差預算（輸出電壓的負偏差）為：

V錯誤= 66 + 157 + 1.3 = 224.3mV

圖1.輸出電壓紋波（紅色）和電容電流（黃色）。

圖2.加載步驟（紅色）和響應（藍色）。

給定的目標誤差預算為240mV，而估計誤差為224.3mV。一切都很好，但為什么結果不符合我們的粗略計算？

CdV/dt 粗略估計

通常用于此計算的公式為：

其中I是負載階躍（1A），C是輸出電容（2 x 22μF），fBW是穩壓器的閉環帶寬。對于閉環帶寬，fBW，可以將時鐘頻率的一小部分作為設定值。在圖3中，我們有一個奢侈的在線仿真（18.8kHz）。

圖3.閉環帶寬（藍色）和相位裕量（紫色）。

該公式的基本原理是，如果負載階躍陡峭，則電容器承受所有沖擊，根據定律線性放電：

其中 t 是放電時間。電容的放電持續到環路在與閉環帶寬倒數成比例的延遲后響應，fBW:

通過將等式（3）代入等式（2），我們得到等式（1）。使用此公式，估計的下降為：

請注意，使用了不尋常的電容值44.6μF。這是因為高密度陶瓷電容器的電容會隨著施加的電壓而發生巨大變化。我們使用偏置為 V 的實際電容外（3.3V） 基于設備制造商提供并由 EE-Sim 設計工具使用的數據。這會導致以下總錯誤：

V錯誤= 66 + 190 + 1.3 = 257.3mV

257.3mV高于240mV預算。這是我們關注的估計。乍一看，這個公式的理由似乎是合理的，但它有什么問題呢？

LC諧振包外估計

我們注意到的第一件事是，該公式完全忽略了電感（2.7μH）的存在。在環路無響應期間，輸出基本上是一個LC諧振電路，如圖4所示（SIMPLIS仿真）。?

圖4.LC諧振響應電流步進。

在這種情況下，電路往往會產生幅度振蕩：

v = ZI 罪？2π × fRES× 噸

其中 t 是時間，I 是 1A 負載步進，并且：

當然，這種振蕩只會在方程（3）給出的延遲時間t后循環響應時才展開。因此，正弦曲線將停止在：

當電感回到圖片中時，估計的下降值為171mV，更接近模擬的157mV。當171mV壓降估計值時，誤差為238.3mV，仍在240mV預算范圍內。

和解

除了仿真它或構建電路并使用電流負載階躍發生器進行鍛煉之外，我們可以使用兩個公式找到下降幅度的一階估計值，一個用于線性下降模型：

另一個帶有共振模型：

應該使用哪一個來代替成熟的模擬或面包板結構？通常情況下，這取決于。如果你的 fRES<< fBW，然后使用 V 中的近似 sin x ≈ x下垂LC我們有：

并通過替換 Z 和 fRES通過他們的表達，我們有：

對于 fRES<< fBW，則任一表達式都有效。圖5顯示了兩種方法之間的差異和線性化誤差。

圖5.LC 諧振與線性模型。

在我們的例子中，兩個頻率非常接近，因此基于CdV/dt的近似失敗。

仿真優勢

EE-Sim設計工具使用SIMPLIS來模擬電路的性能。SIMPLIS 是為模擬 DC-DC 轉換器等開關電路而開發和優化的。與我們簡單的粗略計算不同，仿真考慮了電路的所有因素，或者至少考慮了組件模型中的因素。當然，我們的手工計算是使用簡化方程的粗略估計，不包括電路的所有影響，并且忽略了元件寄生效應（例如ESR等）。因此，模擬提供了最準確的結果。

結論

我們對MAX17242降壓轉換器設計進行了輸出電壓誤差預算分析。我們使用EE-Sim在線DC-DC工具模擬了紋波和負載階躍電壓下降幅度對誤差的貢獻。與模擬相比，我們對電壓下降的初始手動計算似乎很悲觀。我們審查了我們的假設，并開發了一種更準確的階躍響應計算方法。這種方法的結果更接近模擬結果。這一點，更重要的是仿真結果，減輕了我們最初對滿足誤差預算能力的擔憂。

審核編輯：郭婷