전력 증폭기에는 과전압, 과전류 및 과도 전압을 비롯한 다양한 고급 회로 보호 기능이 있습니다. 인공 지능 기능이 있는 전체 컴퓨팅 시스템을 저렴한 SoC(시스템 온칩)에 통합할 수 있으므로 전력 증폭기는 예측 기능을 통합하여 즉각적인 위협뿐만 아니라 발생할 수 있는 잠재적인 문제로부터 보호할 수 있게 되었습니다.
전력 증폭기의 역할
전력 증폭기가 수행하는 역할과 왜 중요한 전자 장치인지를 이해하려면 먼저 전력 증폭기가 무엇인지 이해해야 합니다. 전력 증폭기는 증폭되는 신호가 생성할 수 있는 것보다 훨씬 더 큰 부하를 구동하기 위해 전기 신호를 증폭하는 장치입니다.
예를 들어, DC 모터가 회전을 시작하려면 수십 암페어가 필요하지만 마이크로컨트롤러의 GPIO는 일반적으로 20mA 이상을 허용하지 않기 때문에 마이크로컨트롤러 GPIO를 사용하여 대형 DC 모터를 구동할 수는 없습니다. 대신 수십 암페어를 제공할 수 있는 전력 증폭기를 사용하여 GPIO 출력에 의해 제어되는 동안 DC 모터에 전력을 공급할 수 있습니다(즉, 20mA가 수십 암페어로 증폭됨).
그렇다면 전력 증폭기는 정확히 어디에 있습니까? 전력 증폭기의 한 가지 일반적인 예는 위에 주어진 사례에 나와 있습니다. 마이크로컨트롤러는 종종 큰 부하를 제어하는 데 필요한데 그러려면 전력 증폭기를 사용하는 것이 가장 좋습니다.
전력 증폭기는 배터리 충전기와 같은 전력 관리 장치에서도 흔히 볼 수 있습니다. 배터리 관리 IC(집적 회로)는 배터리 양단의 전압을 감지하는 역할을 하는 반면 외부 전력 증폭기는 전력 관리 IC에 의해 제어되어 특정 전류로 배터리를 충전할 수 있습니다.
산업용 시스템은 전력 증폭기의 또 다른 일반적인 응용 분야입니다. 산업 환경에서 사용되는 모든 DC 모터는 전원이 거의 항상 3상 AC이기 때문에 전용 모터 드라이버가 필요하며 이러한 드라이버에는 펄스 대역폭 변조(PWM)를 통해 이러한 모터로 공급되는 전력을 정류 및 변조할 수 있는 전력 증폭기가 필요합니다.
무선 주파수(RF) 시스템도 전력 증폭기에 의존합니다. 셀룰러, 레이더 및 위상 배열에 사용하기 위해 복잡한 무선 신호를 생성하려면 고급 디지털 신호 프로세서가 필요하지만 많은 전류를 공급할 수 없다는 점에서 GPIO와 유사합니다. 대신 특수 RF 증폭기가 이러한 프로세서의 출력을 증폭하고 장거리 전송을 위해 안테나에서 RF 에너지로 변환할 수 있습니다.
전력 증폭기에는 어떤 일반적인 회로 보호 방법이 있습니까?
고전력 회로에 존재하는 큰 전류 및 전압 변동은 증폭기 및 프로세서를 포함한 반도체 장치에 해로울 수 있습니다. 따라서 예기치 않은 회로 동작으로부터 자체 보호할 뿐만 아니라 외부 회로(예: 마이크로컨트롤러 및 디지털 신호 프로세서)를 보호하기 위해 다양한 보호 방법이 통합된 전력 증폭기를 흔히 볼 수 있습니다.
전력 증폭기의 최대 전류 정격은 고전류로 인한 열 손상을 방지하기 위해 존재합니다. 대전류도 원자 규모의 반도체를 손상시킬 수 있지만 일반적으로 더 큰 손상을 주는 것은 온도 상승입니다. 따라서 전력 증폭기는 종종 과전류 보호 회로를 통합하여 전류 소모의 큰 스파이크를 방지합니다.
과전압 보호 회로(과도 보호라고도 함)는 전력 증폭기의 민감한 구성 요소가 손상되는 것을 방지합니다. 또한 반도체 접합부의 완전한 고장을 방지합니다. 예를 들어, MOSFET 기반 전력 증폭기에는 고전압으로 쉽게 손상될 수 있는 얇은 게이트가 있습니다. 따라서 이러한 전압은 일반적으로 제너를 사용하여 클램핑됩니다.
열 차단 보호 시스템은 전력 증폭기가 과열되는 것을 방지하며, 이는 고전류 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 일부 반도체의 경우 온도가 상승하면 전도가 증가하여 온도가 추가로 증가하는 열 폭주 효과가 발생할 수 있습니다. 너무 뜨거워진 반도체는 빠르게 열화되어 성능이 저하될 수 있습니다.
역전압 보호는 큰 음전압이 민감한 반도체 부품을 손상시키는 것을 방지하는 보호 시스템입니다. 이러한 보호 회로는 종종 역 바이어스 모드에서 다이오드를 사용하는 경우가 많아 음전압이 존재할 때 전도되어 값을 클램핑합니다. 이들은 MOSFET에서 바디 다이오드로 종종 발견되며 큰 역기전력(EMF)을 생성할 수 있는 유도성 부하(예: 모터)를 구동하는 전력 증폭기에 필수적입니다.
이러한 보호 방법이 직면한 문제는 무엇입니까?
앞서 언급한 보호 방법은 효과가 있지만 문제가 없는 것은 아닙니다. 지금까지 이러한 보호 회로의 가장 큰 문제는 반동적이어서 잘못된 경우에도 반응한다는 것입니다. 예를 들어 증폭기의 온도가 정의된 임계값에 도달하면 열 차단 회로가 작동하고 증폭기 양단의 전압이 너무 높으면 과전압 회로가 활성화됩니다.
따라서 보호 시스템이 손상을 방지하도록 설계되었음에도 불구하고 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 특정 종류의 보호 시나리오가 발생할 경우 장치가 손상될 위험이 있습니다. 예를 들어, 빈번한 열 차단은 시간이 지남에 따라 장치의 성능을 저하시키는 동시에 잠재적인 화재 위험을 초래할 위험이 있습니다.
경고 핀을 통해 마이크로컨트롤러에서 능동 모니터링을 사용하여 추가 보호 효과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 전력 증폭기에는 과전압이 발생할 때 상태를 변경하는 출력 경고 핀이 있을 수 있으며, 이는 마이크로컨트롤러에서 추가 손상을 방지하기 위해 전원을 차단하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 이 경우에도 전력 증폭기가 위험해질 수 있으므로 보호 회로가 필요합니다.
인공 지능을 사용하여 지능형 전력 증폭기를 만드는 방법은 무엇입니까?
반동적인 보호 시스템을 만드는 대신 문제가 발생하기 전에 보호 시스템이 문제를 예측할 수 있다고 상상해 보십시오. 이러한 증폭기는 사전에 조건으로부터 자체 보호할 수 있을 뿐만 아니라 연결된 프로세서에 문제가 곧 발생한다는 신호를 보내 해당 장치도 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 오류 조건에서 이 전력 증폭기는 위험한 작동 상태가 되는 것을 방지하여 성능 저하를 줄일 수 있었습니다. 하지만 어떻게 그러한 증폭기를 만들 수 있었을까요?
인공 지능 알고리즘은 초창기 흥미로운 과학 실험에서 시작하여 매우 복잡한 작업을 수행할 수 있는 완전한 기능의 시스템으로 빠르게 변모했습니다. AI 알고리즘은 복잡한 시스템의 동작을 안정적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라 비정상적인 동작을 인식하는 방법도 배울 수 있습니다.
예를 들어, 전력 측정 장치에 연결된 AI는 공칭 동작을 학습한 후 공칭 작동을 인식할 수 있습니다. 그러나 값이 예상 범위 내에 있더라도 전류 또는 전압의 점진적인 변화조차도 비정상적인 동작으로 감지될 수 있으며, 이를 통해 무언가가 변경되었는지 여부(구성 요소 과열, 예기치 않은 장치 연결, 소프트웨어 오류 등)를 확인할 수 있습니다.
이 예측 기능은 AI가 많은 산업용 센서 및 기계에 통합되어 장비가 비정상적으로 작동하기 시작할 경우 공장 운영자에게 알릴 수 있습니다. 이 동작에는 진동 증가, 전류 소모 증가 또는 작동 온도 상승이 포함될 수 있으며 이는 곧 서비스의 필요성을 나타냅니다. 그러나 예측 유지보수를 사용하면 공장 운영자가 다른 유지보수 작업과 함께 진행되도록 미래 서비스를 계획하여 공장 다운타임을 줄일 수도 있습니다(즉, 장애가 발생한 후 각 기계를 개별적으로 수리하는 대신 동시에 여러 기계를 수리).
인공 지능 기능이 있는 전체 컴퓨팅 시스템을 소형 SoC(System-on-Chip)에 통합할 수 있으므로 전력 증폭기에 예측 회로 보호 시스템을 장착할 수 있습니다. 이러한 AI는 전류 소비, 각 단자의 전압 및 접합 온도를 포함하여 전력 증폭기의 모든 측면을 모니터링합니다. 그런 다음 온칩 기계 학습이나 외부 프로그래머를 통해 공칭 동작을 결정할 수 있습니다.
AI가 비정상적인 활동을 감지한 경우 전력 증폭기는 다양한 작업을 수행하여 최선의 조치를 결정할 수 있습니다. 첫 번째 작업은 잠재적인 문제가 있을 수 있는 메인 컨트롤러에 신호를 보내는 것이 될 수 있습니다. 비정상적인 동작이 계속 진행 중인 경우 증폭기는 자체적으로 문제를 처리하고 회로 보호 시스템을 작동하여 증폭기의 전원을 끄거나 전류 소비를 줄일 수 있습니다.
또한 온칩 AI는 센서 데이터를 사용하여 장치의 상태를 결정할 수도 있습니다. 전력 증폭기의 성능이 저하되고 있다고 판단되면 메인 컨트롤러에 증폭기 교체가 필요할 수 있다는 신호를 보낼 수 있습니다.
그러나 AI 전력 증폭기는 단순한 회로 보호를 통합하는 것이 아니라 장치 효율성을 극대화하는 데도 사용할 수 있습니다. 특히 전환 증폭기의 경우 증폭기의 효율은 전환 전압, 상승 및 하강 시간, 증폭기 양단의 전압 강하에 크게 좌우됩니다. 온칩 AI는 장치 효율성을 모니터링하고 내부 구동 회로를 수정하여 모든 입력 및 출력 전압에 대한 증폭기의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
마지막으로 전력 증폭기의 온칩 AI는 맬웨어도 관찰할 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 인공 지능은 비정상적인 행동을 감지하는 데 매우 능숙하며 프로세서가 소비하는 전류는 실행 중인 작업에 따라 달라지는 경우가 많습니다. 따라서 맬웨어에 감염된 프로세서는 전류 소비의 변화를 감지할 수 있으며 이는 전력 증폭기의 AI에 의해 감지될 수 있을 뿐 아니라, 이에 따라 잠재적 감염에 대한 경고 신호가 메인 컨트롤러에 전송될 수 있습니다.
그런 증폭기가 현재 존재합니까?
안타깝게도 그러한 증폭기는 여러 가지 이유로 현재 존재하지 않습니다. 첫째, 전력 증폭기에 사용되는 반도체가 SoC에 적합하지 않을 수 있으므로 SoC를 증폭기에 통합하려면 비용이 많이 듭니다. 따라서 SoC는 두 개를 연결하는 본드 와이어가 있는 전력 증폭기 옆에 통합된 보조 칩이어야 합니다.
둘째, AI 시스템은 여전히 개선의 여지가 많으며 AI를 전력 증폭기에 통합하려면 몇 년의 개발이 더 필요할 수 있습니다. 셋째, 전력 증폭기는 수십 년 동안 개발되었으며 이러한 장치에서 제공하는 보호 회로는 대부분의 응용 분야에 충분합니다.
그렇다고 해서 해당 분야에서 연구가 이루어지지 않고 있는 것은 아닙니다. Google에서 '인공 지능' 및 '전력 증폭기'라는 용어에 대해 간단히 검색하면 전력 증폭기의 AI 사용에 대한 흥미로운 결과를 확인할 수 있습니다. 자주 나오는 결과 중 하나는 셀룰러 전력 증폭기와 AI를 사용하여 효율성을 높이는 방법입니다(광역폭을 늘리고 사용되는 에너지를 줄이는 데 매우 중요함).
결론
인공 지능은 예측적 유지보수 기능과 이상 징후를 감지할 수 있는 매우 강력한 도구입니다. 현재 개별 센서가 예측 기능과 통합되고 있음을 고려하면 전력 증폭기가 AI 통합에 적합하다는 의미로 풀이됩니다. AI가 탑재된 전력 증폭기는 현재 상태를 기반으로 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 중앙 제어기에서 예측 에너지 작업을 오프로드하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 전력 증폭기에 통합된 AI는 자체 성능 특성을 조정하여 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이는 에너지 비용 상승 및 이에 따른 재생 에너지 자원으로의 전환으로 인해 점점 더 중요해지고 있습니다.