联芯通GreenPHY芯片可应用于高速电力线通信市场。电力线通信技术基本原理:在发送时,利用调制技术将用户数据进行调制,把载有信息的高频加载于电流,然后在电力线上进行传输;在接收端,先经过滤波器将调制信号取出,再经过解调,就可得到原通信信号,并传送到计算机或电话,以实现信息传递。PLC设备分局端和调制解调器,局端负责与内部PLC调制解调器的通信和与外部网络的连接。在通信时,来自用户的数据进入调制解调器调制后,通过用户的配电线路传输到局端设备,局端将信号解调出来,再转到外部的Internet。联芯通公司的优良团队已成功开发GreenPHY PLC认证的组网平台。北京电动车GreenPHY芯片费用
GreenPHY已成为国际电动车充电系统CCS的数据通信标准的基础。每一辆可快速直流充电的电动车都将需要一个满足ISO15118标准的EVCC(Electric Vehicle CommunicaTIon Controller)模块,而每一个支持快速直流充电的充电桩(也包括家用充电桩)也需要一个SECC(Supply Equipment CommunicaTIon Controller)模块。在充电系统中,非车载充电机属于电动汽车整车之外的设备,只有电动汽车行驶到电动汽车充电站的时候才将其通过充电电缆接入到充电网络当中来,而车载充电机一直与充电通信网络连接,属于整车系统的一部分。监控系统用于对电动汽车充电系统的调试或者维修,一般情况下不接入通信系统当中,只有在系统需要调试或者维修时将此设备接入通讯网络。公用充电桩GreenPHY芯片好用吗联芯通GreenPHY芯片满足低延迟效能要求。
联芯通GreenPHY芯片的重要性:定制芯片设计对于人工智能、自动驾驶汽车和5G等新兴领域正迅速变得越来越重要。这些专门用架构,而不是通用芯片,将有助于塑造创新进程。从工业机器人到医疗设备的一切都实现了计算机化,这意味着芯片短缺的影响无处不在。定制芯片提供了一种提高性能的方法。大多数计算机的中心芯片,称为中心处理单元 (CPU),其设计足够灵活,可以执行任何逻辑操作。通过自己的定制芯片,能够真正了解客户运行的各种模型,并优化芯片、功率和一切。
GreenPHY芯片主要用于充电桩和汽车的互联,随着电动车的普及,市场需求会不断增长。联芯通具有汽车级质量的Homeplug GreenPHY芯片,已成功应用于电动汽车充电标准ISO15118-3的V2G通信。芯片一般按温度适应能力及可靠性要求,大致分为四类:商业级(0℃-70℃)、工业级(-40℃-85℃)、车规级(-40℃-120℃)、軍工级(-55℃-150℃)。芯片可靠性指标的严苛程度和温度要求超过商业级别,符合工业级应用即为工业芯片。联芯通GreenPHY芯片为IIoT(工业物联网)提供大规模且强健的网状网络(Mesh)解决方案。随着电池价格的逐步下降以及应对气候变迁的需求,电动汽车会在未来10年快速增长。联芯通GreenPHY芯片设计满足高吞吐量、低延迟效能要求,适用于高速电力线通信(PLC)市场,包括汽车、工业和消费应用。联芯通的产品包括无线通讯(RF)。
联芯通GreenPHY芯片:联芯通GreenPHY芯片可应用于工业,工业芯片主要有以下特点:工业芯片必须具备稳定性、高可靠性和高安全性,且具备长服役寿命(以电力为例,要求工业芯片应用失效率<百万分之一,某些关键产品要求“0”失效率,产品的设计寿命要求7*24小时,10-20年连续运行。而消费类电子失效率为千分之三,设计寿命为1-3年),方可满足工业应用要求。因此工业芯片的设计和制造要保证严格的良品率控制,要求数亿芯片的质量一致性保证能力,部分工业级产品甚至需要定制生产工艺。HomePlug GreenPHY提供了扩充能力,以保护客户投资,满足未来需求。江苏汽车GreenPHY芯片传输速率
联芯通GreenPHY芯片已批量出货欧洲客户。北京电动车GreenPHY芯片费用
联芯通GreenPHY芯片MSE1021与MSEX24(线路驱动器)配套可应用于充电桩端(SECC),而MSE1022与MSEX25配套可应用于车端(EVCC)。该芯片设计满足高吞吐量、低延迟效能要求,适用于高速电力线通信(PLC)市场,包括汽车、工业和消费应用。联芯通GreenPHY芯片适用于高速电力线通信(PLC)市场,包括汽车、工业和消费应用。联芯通为全球客户提供较先进的有线和无线技术。其产品线包括电力线通信(PLC)、无线通讯(RF)和融合双模解决方案。公司的优良团队已成功开发Wi-SUN(IEEE802.15.4g / x),Homeplug AV和GreenPHY PLC(IEEE1901),HPLC(IEEE1901.1)和G3-PLC(IEEE1901.2)认证的组网平台,可提供高性能和强大的连接性。其中具有汽车级质量的Homeplug。北京电动车GreenPHY芯片费用