瑞萨推出包括先进可编程14位SAR ADC在内的全新AnalogPAK可编程混合信号IC系列-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨推出包括先进可编程14位SAR ADC在内的全新AnalogPAK可编程混合信号IC系列

Release time：2024-11-15

author：AMEYA360

source：瑞萨

reading：1500

　　全新产品几乎适用于任何应用，大幅减少元件数量、BOM成本和占板空间

　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE：6723)宣布推出全新AnalogPAK™ IC系列，其中包括低功耗——SLG47001/3和车规级产品——SLG47004-A，以及业界先进的可编程14位SAR ADC(逐次逼近寄存器模数转换器)——SLG47011。

瑞萨推出包括先进可编程14位SAR ADC在内的全新AnalogPAK可编程混合信号IC系列

　　AnalogPAK作为瑞萨GreenPAK™可编程混合信号矩阵产品家族的一员，是极具成本效益的非易失性存储器(NVM)可编程器件。它使创新者能够整合多种系统功能，同时最大限度地减少元件数量、占板空间和功耗。GreenPAK和AnalogPAK IC可实现混合信号标准产品和独立分立电路的功能替代，并为SoC及微控制器提供可靠的硬件监控功能。GreenPAK和AnalogPAK产品几乎适用于任何应用场景，包括消费电子、计算设备、白色家电、工业设备、通信设备和汽车电子等。借助Go Configure Hub和GreenPAK开发套件，设计人员可以在几分钟内创建定制电路并对其进行编程。

　　全新AnalogPAK SLG47011

　　配备14位SAR ADC的低功耗产品

　　瑞萨全新SLG47011 AnalogPAK产品将可配置模拟集成电路的性能提升到新的水平，其集成丰富的数字和模拟功能，包括带可编程增益放大器(PGA)的可编程多通道14位SAR ADC。SLG47011还为所有宏单元提供灵活的用户定义省电模式，使设计人员能够在睡眠模式下关闭某些模块，从而将功耗降低至微安(µA)级别。

　　SLG47011可用于提升MCU性能或卸载MCU任务，还能与MCU结合使用，替代复杂的模拟前端(AFE)。SLG47011支持的关键功能包括测量、数据处理、逻辑控制和数据输出。

　　SLG47011的关键参数

　　- Vdd=1.71至3.6V

　　- SAR ADC：高达14位，在8位模式下高达2.35Msps

　　- PGA：六种放大器配置，轨至轨输入/输出，1x至64x增益

　　- DAC：12位，333ksps

　　- 硬件数学运算模块，支持乘法、加法、减法和除法运算

　　- 灵活的4096字内存表模块

　　- 振荡器：2/10kHz和20/40MHz

　　- 模拟温度传感器

　　- 数量最多的高度可配置计数器/延时模块

　　- I2C和SPI通信接口

　　- 采用小型16引脚QFN(2.0mm x 2.0mm x 0.55mm)、0.4mm间距封装

　　Davin Lee, Senior Vice President and General Manager of the Analog and Connectivity Group at Renesas表示：

　　“瑞萨已向全球数千家客户交付了数十亿颗GreenPAK和AnalogPAK产品。凭借SLG47011，我们不仅满足了客户对于更多资源的需求，更实现了更高分辨率的模拟功能，我们满怀期待，相信这款产品将在众多应用中绽放光彩。”

　　除了SLG47011之外，瑞萨还推出另外两款AnalogPAK产品，即成本优化的SLG47001/3和车规级SLG47004-A。

　　SLG47001/3 AnalogPAK产品

　　SLG47001和SLG47003能够以低廉的价格和非常紧凑的封装实现精确测量系统，适用于气体传感器、功率计、测量设备、服务器、可穿戴设备、工业机器人、工业和智能家居传感器模块等应用场景。

　　- 两个超低偏移运算放大器——最大失调电压为9µV

　　- 两个10位数字变阻器

　　- 六通道采样比较器

　　- 模拟开关

　　- 电压基准

　　- 59字节模式发生器

　　- 2k/10k/25MHz振荡器

　　- 完全可配置的模块：查找表(LUT)、触发器、移位寄存器、定时器、计数器、延时器

（"Note: The information presented in this article is gathered from the internet and is provided as a reference for educational purposes. It does not signify the endorsement or standpoint of our website. If you find any content that violates copyright or intellectual property rights, please inform us for prompt removal."）

行业新闻

瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

　　电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择，电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵，也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及，用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。　　然而，无论是传统机械自行车还是电动自行车，当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的，在性能明显下降或故障真正发生之前，几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本，甚至带来潜在的安全隐患。　　瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI)，在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化，无需依赖云端连接。　　嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行　　智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU))，这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®，开发者可以部署高度优化的AI模型，使其完全运行于MCU本地，无需云端计算支持。　　这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时，也有效控制了功耗和系统成本，非常适合大规模部署于智能出行设备中。　　AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力，全面提升骑行体验:　　AI驱动的状态监测　　更顺畅、更安全的骑行体验，全面提升用户感受　　瑞萨电动自行车概念　　AI驱动的状态监测　　无论是传统自行车、电动自行车，还是共享出行车队中的自行车，本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况，包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移，这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。　　传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动，容易导致突发故障，增加维护成本和运营风险。　　通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中，实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式，及早发现机械性能退化的迹象。　　关键预测性维护功能包括：　　链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时，可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。　　齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式，实现早期干预。　　轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。　　车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析，还可识别车架的松动或结构性变化，从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命　　瑞萨如何实现智能自行车监测　　要构建高精度的状态监测AI模型，必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。　　为此，系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件，并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上，在真实骑行场景中采集振动和运动数据。　　数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中，也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据，并进行存储，用于后续的数据标注和AI模型训练。　　Figure1.Training Set-up　　AI模型开发与部署　　在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后，可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型，并针对RA8D1 MCU进行部署优化。　　最终选定的模型能够识别七种系统状态：　　电动自行车状态：识别空闲与静止状态　　链条运行状态：识别正常的正向与反向链条运动　　齿轮异常：基于变速器位置检测两种故障状态　　后轮结构状态：识别潜在的后轮松动问题　　该优化模型在仅占用5KB内存的情况下，实现了99.63%的识别准确率，可高效运行于RA8D1 MCU上。　　Figure2.Model Development to Deployment Flow　　部署完成后，推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。　　AI增强型骑行智能　　除状态监测外，AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心，充当中央处理节点，分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。　　AI赋能的骑行功能示例包括：　　载荷分布检测——通过分析振动与运动信号，系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置，以提升舒适性和踩踏效率。　　路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出，从而提升稳定性与能效。　　目标检测，实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时，AI模型可识别周围车辆与障碍物，在盲区来车时触发预警。　　“See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列，系统可估算周围车辆的来向，并向骑手提供空间方位提示，而无需持续视觉关注。　　推动下一代智能出行　　AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中，制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。　　瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台，构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。　　告别突发故障，从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。　　准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?

2026-06-02 09:56 reading：323

model	brand	Quote
CDZVT2R20B	ROHM Semiconductor
BD71847AMWV-E2	ROHM Semiconductor
MC33074DR2G	onsemi
RB751G-40T2R	ROHM Semiconductor
TL431ACLPR	Texas Instruments

model

brand

Quote

ROHM Semiconductor

ROHM Semiconductor

onsemi

ROHM Semiconductor

Texas Instruments

model	brand	To snap up
TPS63050YFFR	Texas Instruments
ESR03EZPJ151	ROHM Semiconductor
STM32F429IGT6	STMicroelectronics
BU33JA2MNVX-CTL	ROHM Semiconductor
BP3621	ROHM Semiconductor
IPZ40N04S5L4R8ATMA1	Infineon Technologies

model

brand

To snap up

Texas Instruments

ROHM Semiconductor

STMicroelectronics

ROHM Semiconductor