Бесплатная техническая библиотека
Усилитель мощности 60/120 ватт на микросхеме LM4780. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники / Усилители мощности транзисторные
Комментарии к статье
Изучаем усилитель мощности на интегральной микросхеме LM4780 от National Semiconductor.
Что в ней особенного? Ну, прежде всего - это очень низкий уровень гармонических искажений. Обычно, производители обозначают максимальную мощность своей очередной гениальной поделки при коэффициенте гармоник 10%. У этой же микросхемы, КГ при максимальной указанной мощности составляет всего 0,5%! Таким образом, это самая честная микруха из всех мной встреченных.
Основные характеристики микросхемы следующие:
| Напряжение питания, В |
+/-20...84 |
| Потребляемый ток отсутствие сигнала, мА |
110 |
| Выходная мощность(КГ=0,5%, Uпит=35В), Вт: |
60 |
| Коэффициент гармоник (Pвых=30Вт, Rнагр=8Ом), %: |
0,03 |
| Отношение сигнал/шум (взвешенное), % |
114 |
В микросхеме реализованы два одинаковых канала усиления и характеристики даны для стерео режима работы усилителя. Микросхема так же может работать в режиме моно - в мостовом включении. В этом случае, выходная мощность при КГ=0,5% составит 120 Ватт. Остальные характеристики практически не изменяются.
Смотрим схемы включения.
Включение в двухканальном режиме

Включение в мостовом режиме

Навесных элементов не слишком много и все они легкодобываемые. Микросхема выпускается в любимом всем человечеством корпусе ТО-220 и замечательно монтируется на радиатор. Радиатор, конечно, придется применять очень нехилый, но что поделать - это вам не класс D.
Табличка с элементами (двухканальная схема)
| Номинал |
| C1 |
15 |
| C2 |
15 |
| C3 |
1мкФ |
| C4 |
1мкФ |
| C5 |
68мкФх50В |
| C6 |
68мкФх50В |
| C7 |
0,1 |
| C8 |
10мкФх50В |
| C9 |
0,1 |
| C10 |
1000мкФх50В |
| C11 |
10мкФх50В |
| C12 |
1000мкФх50В |
| C13 |
0,1 |
| C14 |
0,1 |
|
|
| R1 |
10кОм |
| R2 |
1кОм |
| R3 |
1кОм |
| R4 |
15кОм |
| R5 |
1кОм |
| R6 |
15кОм |
| R7 |
1кОм |
| R8 |
20кОм |
| R9 |
2,7Ом |
| R10 |
2,7Ом |
| R11 |
20кОм |
|
|
| DA1 |
LM4780 |
Публикация: radiokot.ru
Смотрите другие статьи раздела Усилители мощности транзисторные.
Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.
<< Назад
Последние новости науки и техники, новинки электроники:
Микрогравитация не ослабляет сердечные клетки
09.09.2026
Продолжительное пребывание в космосе подвергает человеческий организм воздействию условий, с которыми он никогда не сталкивается на Земле. Микрогравитация изменяет распределение жидкостей, способствует потере костной и мышечной массы, а космическое излучение способно повреждать ДНК. Особое значение для будущих длительных экспедиций имеет состояние сердечно-сосудистой системы. Новый эксперимент с мышами на борту Международной космической станции показал, что клетки сердечной мышцы могут сохранять силу сокращения даже после нескольких недель пребывания в микрогравитации.
Исследователи давно наблюдают за тем, каким образом отсутствие привычной земной гравитационной нагрузки отражается на организме. В космосе жидкости перераспределяются в сторону верхней части тела, позвоночник немного растягивается, из-за чего рост временно увеличивается, а скелетные мышцы постепенно теряют массу и силу. Однако сердечная мышца работает в несколько иных условиях, поэтому специалисты Чикагского университ ...>>
Квантовый процессор IBM Nighthawk R2
09.09.2026
Квантовые компьютеры пока существенно уступают классическим системам в универсальности, однако в специализированных задачах они уже демонстрируют впечатляющие возможности. При этом важна не только вычислительная мощность отдельных кубитов, но и скорость, с которой процессор способен выполнять последовательность квантовых операций. Именно на сокращение таких задержек специалисты IBM сделали ставку при создании нового процессора Nighthawk R2, оснащенного 120 программируемыми кубитами.
Главным достижением Nighthawk R2 стала значительно более высокая скорость выполнения квантовых схем. Новый процессор способен обрабатывать более 100 тысяч схем в секунду, тогда как предшествующий Heron выполнял около 4 тысяч. Такой разрыв связан не столько с увеличением количества кубитов, сколько с устранением одного из узких мест квантовых вычислений - длительного промежутка между последовательными запусками программ.
В предыдущей архитектуре Heron после завершения вычисления кубит необходимо было и ...>>
Горячие напитки высвобождают миллионы частиц пластика
08.09.2026
Бумажные стаканчики давно стали привычной альтернативой пластиковым: их используют в кофейнях, офисах и заведениях быстрого питания для кофе, чая и других напитков. Однако название "бумажный" не означает, что такая посуда полностью состоит из бумаги. Чтобы стаканчик не размокал, его внутреннюю поверхность покрывают тонким слоем полимера. Исследователи из Университета Квинсленда решили выяснить, что происходит с этими покрытиями при контакте с горячей жидкостью, и обнаружили, что вместе с напитком из них могут высвобождаться чрезвычайно мелкие частицы пластика.
В ходе лабораторных экспериментов специалисты изучили два типа одноразовых бумажных стаканчиков. В одном случае внутренняя поверхность была защищена традиционным полиэтиленовым покрытием, а в другом использовался полимер на основе полимолочной кислоты (PLA), который часто рассматривается в качестве более экологичной альтернативы обычному пластику. Полимолочная кислота способна биологически разлагаться при определенных условиях ...>>
Случайная новость из Архива Увеличение масштабов нейронных сетей для глубинного обучения
15.10.2016
Компания Fujitsu объявила о разработке технологии, которая оптимизирует использование внутренней памяти графических процессоров (GPU) с целью поддержать увеличивающиеся масштабы нейронных сетей, используемых для повышения точности машинного обучения.
Одним из методов увеличения масштаба глубинного обучения является распределение одной модели нейронной сети на нескольких компьютерах и выполнение вычислений параллельно. Но большой объем данных, который должен передаваться между компьютерами, создает "пробки", значительно снижая скорость выполнения задач, пояснили в Fujitsu. Для того чтобы воспользоваться всеми возможностями графических процессоров для высокоскоростных вычислений, данные должны храниться во внутренней памяти самих процессоров. Однако этот объем, как правило, меньше объема памяти обычных компьютеров, что ограничивает возможности по увеличения масштаба нейронных сетей.
Fujitsu разработала технологию для оптимизации использования памяти и увеличения масштаба нейронных сетей для вычислений с одним графическим процессором. В новинке не используются методы параллельной организации работы, которые значительно уменьшают скорость чтения. Новая технология уменьшает необходимый объем памяти за счет повторного использования ресурсов: она позволяет в независимом режиме выполнять вычисления для создания данных промежуточных ошибок из взвешенных данных и вычисления для создания взвешенных данных из промежуточных данных. Когда обучение начинается, структура каждого слоя нейронной сети анализируется, и порядок вычислений изменяется для того, чтобы область памяти, в которой расположен больший объем данных, могла повторно использоваться, отметили в компании.
Компания использовала новую технологию в рамках платформы для глубинного обучения с открытым исходным кодом Caffe, измерив уровень потребления внутренней памяти GPU. После запуска обучения технология анализирует структуру нейронной сети и оптимизирует порядок выполнения вычислений и расположение данных в памяти для того, чтобы свободная область памяти могла повторно использоваться. При использовании ее совместно с AlexNet и VGGNet, нейронными сетями распознавания изображений, которые используются для научных исследований, новая технология Fujitsu до 2 раз увеличила масштаб нейронной сети по сравнению с предыдущими аналогами. Таким образом, используемый объем внутренней памяти графического процессора, по оценкам компании, был уменьшен более чем на 40%.
Планирует серийное использование новой технологии с 31 марта 2017 г. в рамках проекта искусственного интеллекта Human Centric AI Zinrai. Кроме того, компания планирует использовать эту технологию вместе с ранее представленной технологией для обработки данных в рамках глубинного обучения методом параллелизации графических процессоров.
|
Другие интересные новости:
▪ AMOLED с большой диагональю
▪ Предсказание солнечных вспышек
▪ Передача сигнала через человеческие ткани
▪ Шесть правил для систем искусственного интеллекта
▪ Полицейские дроны вооружат
Лента новостей науки и техники, новинок электроники
Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:
▪ раздел сайта Электрические счетчики. Подборка статей
▪ статья Жильбер Сесброн. Знаменитые афоризмы
▪ статья Что такое Солнечная система? Подробный ответ
▪ статья Бородачевник. Легенды, выращивание, способы применения
▪ статья Ремонт и модернизация электровентилятора SMF-3RDEA. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники
▪ статья Предсказания с числами. Секрет фокуса
Оставьте свой комментарий к этой статье:
Главная страница | Библиотека | Статьи | Карта сайта | Отзывы о сайте

www.diagram.com.ua
2000-2026