CSC5812C 同步降压5V2.5A DC/DC车载充电方案

news2024/9/21 18:50:36

CSC5812C 是一款同步降压型的 DC/DC 变换器 IC ,CSC5812C输入电压为 8~30V ,可取得 2.5A恒定输出电流,开关频率 120kHz 左右,具有良好的瞬态响应和环路稳定性。CSC5812C 外围元器件极少,具有线补、过流保护和热保护功能。CSC5812C 反馈电阻全部内置。CSC5812C 峰值电流 3.5A 左右,短路保护状态下电流较小。封装采用SOP8。原理如下:

CSC5812C主要特点
 输入电压: 8~30V
 效率最高可达 93%
 具有固定线补功能 300mV 左右
 固定频率 120kHz 左右
 固定输出 5V
 具有热保护
 输出电压精度: ±3%
 输出电流 2.5A ,精度: ±5%
 带载启动与最大输出电流基本一致
 短路保护下自耗电流较小

CSC5812C典型应用
 汽车车充
 线性充电器的预充电
 分离式电源系统
 电池充电

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2042378.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Android全面解析之context机制(二): 从源码角度分析context创建流程(上)

前言 这篇文章从源码角度分析context创建流程。 在上一篇Android全面解析之Context机制(一) :初识context一文中讲解了context的相关实现类。经过前面的讨论,读者对于context在心中有了一定的理解。但始终觉得少点什么:activity是什么时候被创建的&…

IDEA终端无法打开,解决方法

检查终端路径: 确保你的系统终端路径被正确设置在你的开发环境或IDE的配置中。例如,在Windows上,这通常是cmd.exe、PowerShell或Git Bash的路径;在macOS或Linux上,这通常是/bin/bash、/bin/zsh等。 2.权限问题&#…

CTFSHOW 萌新 web13 解题思路和方法(利用?>提前结束语句)

点击题目链接,分析代码。发现相比上一关卡,增加过滤了分号。 此时,如果按照之前的方式构造url语句,发现由于分号的存在导致返回cmd error信息。 因为php中最后一行代码的结尾如果不接分号,也会被正常执行。 此时我们可…

Python 设计模式之享元模式

文章目录 从一个 MP3 案例谈起flyweight 模式解决flyweight pattern 的组件拆解定义与逐步实现完整代码 未讨论问题 享元模式( flyweight pattern)属于结构型设计模式,主要用于解决系统中大量创建同一个类的实例时导致的内存激增的问题&…

国产崛起,Solon:我们的性能是 Spring 的 300%

Solon 应用开发框架(java framework)。是从零开始构建,有自主的标准规范与开放生态。纯血国产。 追求: 更快、更小、更简单提倡: 克制、简洁、高效、开放、生态 相对于 Spring 应用开发框架。并发高 300%&#xff1b…

el-cascader多选的父子关联和父子不关联功能

公用html&#xff1a; <el-cascader v-model"data" :options"optionsData" :props"props" clearable> </el-cascader> 公用js变量&#xff1a; data () {return {// 绑定的数组data: [],// 绑定的选项数据optionsData: []} }, 公…

python自动化笔记:操作mysql数据库

操作mysql数据库常见方法 1、第三方库&#xff1a;pymysql1.1、安装pymysql1.2、连接数据库1.3、连接指定数据库1.4 创建数据库、创建表1.5、表中插入数据1.6、批量插入数据1.7、获取查询结果数据1.8、防sql注入&#xff0c;sql语句中一般用占位符传值 2、标准库 &#xff1a;m…

OpenCV图像处理——按最小外接矩形剪切图像

引言 在图像处理过程中&#xff0c;提取感兴趣区域&#xff08;ROI&#xff09;并在其上进行处理后&#xff0c;往往需要将处理后的结果映射回原图像。这一步通常涉及以下几个步骤&#xff1a; 找到最小外接矩形&#xff1a;使用 cv::boundingRect 或 cv::minAreaRect 提取感兴…

Jenkins默认工作目录修改及迁移(Windows)

问题描述 如果Jenkins安装时安在C盘&#xff0c;那么默认的空间就是C:\ProgramData\Jenkins.jenkins&#xff0c;git下拉的项目会在该目录的workspace下&#xff0c;造成C盘空间增大。网上方法倒是有&#xff0c;五花八门&#xff0c;我这里是Windows&#xff0c;是有更简单的…

前端工程化14-git merge 以及 git rebase。

rebase会把当前分支的 commit 放到公共分支的最后面,所以叫变基。就好像从公共分支又重新拉出来这个分支一样。 举例&#xff1a; 如果从 master 拉个feature分支出来,然后提交了几个 commit,这个时候刚好有人把他开发的东西合并到 master 了,这个时候 master 就比你拉分支的…

VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection Abstract 摘要部分&#xff0c;作者首先指出了3D点云中目标检测的重要性&#xff0c;在自动驾驶导航、家政机器人以及增强现实和虚拟现实等多个领域有重要的作用。然后&#xff0c;提到了现有方法的…

C语言实现多种快速排序

目录 1.概念 2.快速排序hoare版本 2.1基本思想 2.2解释相遇处的值为何一定小于key 2.3hoare版本快速排序的实现 3.快速排序挖坑法 3.1基本思想 3.2挖坑法快速排序的实现 4. 快速排序前后指针版本 4.1基本思想 4.2快速排序前后指针版本实现 5.快速排序非递归版本 …

Linux下如何使用Curl进行网络请求

在Linux系统上&#xff0c;Curl是一个非常强大的网络请求工具&#xff0c;可以用于发送各种类型的HTTP请求&#xff0c;并获取响应结果。它支持常见的HTTP方法&#xff0c;如GET、POST、PUT、DELETE等&#xff0c;还支持HTTPS、FTP等不同协议。Curl提供了丰富的参数选项&#x…

多智能体新进展||斯坦福大学提出新模型‘Hypothetical Minds‘,让AI更懂人类思维

AI论文解读轻松掌握AI前沿技术进展&#xff0c;实时追踪AI动态&#xff0c;互动交流&#xff0c;共同成长进步 标题&#xff1a;Hypothetical Minds: Scaffolding Theory of Mind for Multi-Agent Tasks with Large Language Models 作者&#xff1a;Logan Cross, Violet Xia…

[数据集][图像分类]超声波肾脏结石分类数据集9416张2类别

数据集类型&#xff1a;图像分类用&#xff0c;不可用于目标检测无标注文件 数据集格式&#xff1a;仅仅包含jpg图片&#xff0c;每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)&#xff1a;9416 分类类别数&#xff1a;2 类别名称:["normal","stone&…

链表(哈希表,有序表)环形链表确定节点的方式

UnOrderedMap UnSortedMap --> C 哈希表&#xff08;无序组织&#xff09; 哈希表如果只有key 没有 value 是HashSet 哈希表如果有key 有 value 是HashMap 哈希表在使用的过程中所有的增删改查都是常数时间&#xff08;比较大&#xff09; 如果存放的是基础类型&#xf…

【网络】套接字(socket)编程——TCP版

接着上一篇文章&#xff1a;http://t.csdnimg.cn/GZDlI 在上一篇文章中&#xff0c;我们实现的是UDP协议的&#xff0c;今天我们就要来实现一下TCP版本的 接下来接下来实现一批基于 TCP 协议的网络程序&#xff0c;本节只介绍基于IPv4的socket网络编程 基于 TCP 的网络编程开…

Java基础入门15:算法、正则表达式、异常

算法&#xff08;选择排序、冒泡排序、二分查找&#xff09; 选择排序 每轮选择当前位置&#xff0c;开始找出后面的较小值与该位置交换。 选择排序的关键&#xff1a; 确定总共需要选择几轮&#xff1a;数组的长度-1。 控制每轮从以前位置为基准&#xff0c;与后面元素选择…

一招搞定异构联邦学习难题:FedKTL的超高效策略!

【联邦学习】在近年来的深度学习领域中备受关注&#xff0c;它通过在保证数据隐私的前提下&#xff0c;协同多个分散的设备或服务器进行模型训练。联邦学习技术能够在不集中数据的情况下&#xff0c;实现数据共享和模型优化&#xff0c;在医疗、金融和智能设备等领域取得了显著…