ROHM推出输出电流500mA的LDO稳压器,提升大电流应用的设计灵活性

Release time:2026-01-28
author:AMEYA360
source:ROHM
reading:503

  ~极小电容亦可稳定运行~

  2026年1月27日,全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都市)宣布,面向车载设备、工业设备、通信基础设施等所用的12V/24V系统一级*¹电源,开发出搭载ROHM自有超稳定控制技术“Nano Cap™”、输出电流500mA的LDO稳压器*² IC“BD9xxN5系列”(共18款产品)。

ROHM推出输出电流500mA的LDO稳压器,提升大电流应用的设计灵活性

  近年来,电子设备正朝着小型化、高密度化方向发展。为了进一步节省空间并提高设计灵活性,电源电路亟需一种即使采用小容量电容器也可稳定工作的电源IC。然而,用1µF以下的输出电容实现稳定运行在技术上还存在困难。针对这一课题,ROHM在2022年推出搭载自有超稳定控制技术“Nano Cap™”的LDO稳压器“BD9xxN1系列(输出电流150mA)”。该系列产品凭借用仅100nF的输出电容即可稳定运行的高性能,获得客户高度好评,目前已积累了丰富的实际应用业绩。此次新开发出的“BD9xxN5系列”,支持需要更大电流的应用,可进一步助力解决电源设计中输出电容相关的课题。

  本系列产品是广受好评的“BD9xxN1系列”(输出电流150mA)的电流扩展型号,其输出电流提升至500mA,是以往型号的3倍以上,适用于需要更大电流的应用,应用范围更广。另外,本系列产品还采用了“Nano Cap™”技术,经证实,即使在仅470nF(Typ.)的输出电容条件下,也能将输出电压波动抑制在约250mV(负载电流波动1mA⇔500mA/1μs时)范围内,运行非常稳定。除常规的数μF的小型MLCC(叠层陶瓷电容器)和大容量电解电容器外,本系列产品还可兼容过去难以确保稳定性的1µF以下容值、0603M尺寸(0.6mm×0.3mm)等超小型MLCC。这不仅有助于实现电路和电路板的小型化,还有助于提高元器件选型的灵活性。

  本系列产品已于2025年10月起以月产30万个的规模投入量产(样品价格300日元/个,不含税)。新产品已经开始通过电商进行销售,如有需要可联系AMEYA360客服。另外,还可以从ROHM官网上获取验证用的仿真模型——高精度SPICE模型“ROHM Real Model*³”(SPICE模型:BD900N5xxx-CBD933N5xxxx-CBD950N5xxxx-C)。

  未来,ROHM将通过进一步扩充搭载Nano Cap™技术的LDO系列产品群,为电子设备的小型化、性能和可靠性提升贡献力量。

  <产品阵容>

ROHM推出输出电流500mA的LDO稳压器,提升大电流应用的设计灵活性

  <应用示例>

  车载设备:

  ⚫ 燃油喷射装置(FI)、胎压监测系统(TPMS)等动力总成系统相关电源

  ⚫ 车身控制模块(BCM)等车身系统相关电源

  ⚫ 仪表盘和抬头显示系统(HUD)等信息娱乐系统相关电源等

  工业设备:

  ⚫ 可编程逻辑控制器(PLC)、远程终端设备(RTU)、工业网关等控制器用的电源

  ⚫ 温度、压力、流量等的模拟负载及传感器用的高精度LDO

  ⚫ 楼宇自动化、防灾、门禁控制器等监控控制器用的电源

  ⚫ 人机界面(HMI)和显示面板等的待机电源等

  消费电子:

  ⚫ 冰箱、洗碗机、空调等设备的控制电路板用的电源

  ⚫ 恒温器(温控器)和门铃等住宅设备用的电源

  ⚫ 家庭安防系统和网络设备等持续供电用的电源

  <关于Nano Cap™>

ROHM推出输出电流500mA的LDO稳压器,提升大电流应用的设计灵活性

  Nano Cap™是指利用ROHM的垂直统合型生产体系,通过融合“电路设计”、“布局”和“工艺”三大模拟技术优势而实现的超稳定控制技术。利用这种稳定控制技术,可消除模拟电路中电容器相关的稳定运行问题,有助于缩短汽车、工业设备、消费电子等各种领域应用产品的设计周期。

ROHM推出输出电流500mA的LDO稳压器,提升大电流应用的设计灵活性

  ⚫ 特设页面:实现节能和小型化的罗姆“Nano”电源技术:

  https://www.rohm.com.cn/support/nano#anc-03

  ⚫ 罗姆的生产制造:“Nano电源技术”:

  https://www.rohm.com.cn/company/about/stories-of-manufacturing/nano

  Nano Cap™是ROHM Co.,Ltd.的商标或注册商标。

  <术语解说>

  *1) 一级(Primary)

  在电源IC中,从电池等电源的角度看,负责第一级转换的被称为“一级(Primary)”,负责其后的第二级转换的被称为“二级(Secondary)”。

  *2) LDO稳压器(Low Drop Out稳压器/低饱和稳压器)

  一种可将电压从直流电(DC)转换为直流电的电源IC。其输入输出电压差较小,属于线性稳压器(输入输出电压为线性动作)。与DC-DC转换器IC(开关稳压器)相比,具有电路结构简单、噪声少等特点。

  *3) ROHM Real Model

  高精度SPICE模型,利用ROHM自有的基于模型的技术,可忠实地复现IC实物的电气特性和温度特性,从而可实现IC实际值与仿真值完全一致。通过切实可靠的验证,可防止产品试制后的返工等问题发生,有助于提高应用产品的开发效率。


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ROHM一举推出17款高性能运算放大器,提升设计灵活性
  中国上海,2026年3月10日——全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都市)今日宣布,推出适用于车载设备、工业设备及消费电子设备等众多领域的CMOS运算放大器“TLRx728系列”和“BD728x系列”产品。作为高性能运算放大器,新产品出色地兼顾了低输入失调电压*1、低噪声及高压摆率*2,通过丰富的产品阵容可为用户提供便捷的选型体验。另外,新产品支持轨到轨输入输出,能够充分利用电源电压范围,因此可确保更宽的动态范围。  近年来,随着汽车领域车载系统的迭代升级以及工业设备中机器人技术等对感测精度的要求不断提升,市场对能够精确处理微小电压信号的运算放大器需求正快速增长。尤其是在需要精确放大传感器输出的应用场景中,将信号误差和延迟控制在最低限度是必不可缺的功能,这就要求运算放大器具备输入失调电压、噪声、压摆率等主要特性的均衡表现。针对这样的市场需求,ROHM推出了可满足需求的新系列产品——不仅这些特性均表现优异,而且具备支持更广泛应用领域的通用性。利用新产品,可在众多领域实现高精度且稳定的信号处理。  新产品系列适用于对精度要求高的传感器信号处理、电流检测电路、电机驱动控制及电源监控系统等众多应用领域。采用的是不局限于特定用途、同时注重通用性和高性能的设计理念。另外,除单通道、双通道、4通道结构外,还提供多样化的封装形式,用户可根据具体应用场景和电路板尺寸选择合适的产品。  目前,新产品已逐步投入量产(样品价格:单通道产品280日元/个,双通道产品350日元/个,4通道产品480日元/个,不含税)。此外,新产品已经开始通过电商进行销售。  今后,ROHM将继续致力于开发满足市场需求的高性能模拟产品,助力提升客户的设计灵活性。  <应用示例>  车载设备、工业设备、消费电子等领域均适用  应用示例:传感器信号处理、电流检测电路、电机驱动控制、电源监控系统等  <术语解说>  *1) 输入失调电压  运算放大器输入引脚间产生的误差电压。  *2) 压摆率  表示运算放大器的输出电压在单位时间内变化程度的性能指标。该数值越高,在输入矩形波和高速信号时,输出越能快速跟上输入的变化,可防止削波现象和波形失真问题。
2026-03-12 13:20 reading:271
解读 | 从预防性维护转向预测性维护,ROHM通过Solist-AI™实现智能维护
  在制造业中,设备维护长期以来普遍采用“预防性维护(TBM:Time-Based Maintenance,定期检修,基于时间的维护)”方式,以固定的周期进行点检和零部件更换。然而,这种方法实际上会导致正常设备也会被迫定期停机,不仅会增加作业成本,还会加重现场作业负担。而且,过度的点检作业反而可能导致操作失误和人为差错。因此近年来,业界正加速向“预测性维护(CBM:Condition-Based Maintenance,状态检修,基于状态的维护)”方式转型,即实时监控设备状态,在设备出现“异常征兆”阶段就及时进行精准维护。  本文将详细介绍ROHM为有效实现预测性维护而提出的AI解决方案“Solist-AI™”。  目录  1. 从预防性维护(TBM)转向预测性维护(CBM)  2. 从“云端型”转向“端点型”  3. 预测性维护的理想解决方案——“Solist-AI™”  4. 基于Solist-AI™的解决方案与应用  5. 产品阵容、支持工具、生态系统合作伙伴及开发路线图  6. 总结  7. 产品介绍、详细信息、其他链接等  01 从预防性维护(TBM)转向预测性维护(CBM)  预防性维护(TBM)与预测性维护(CBM)的最大区别在于以什么为基准进行维护。  预防性维护是指不论设备状态如何,均以“时间”为基准,定期进行检修和零部件更换的维护方式。而预测性维护则是一种仅在“真正需要时”才实施点检和修理的维护方式。通过传感器持续监测设备的温度、振动、电流等参数,并对采集到的大量时序数据进行处理,识别细微的模式变化,从而定量分析和把握异常征兆,这些都离不开AI技术的贡献。  采用预测性维护方式,将无需再定期停止正常运行的设备。利用AI优化维护时机,可有效降低作业成本和现场负担,同时减少因过度点检导致的作业失误和人为差错。而且,这种方式不依赖技术人员的感觉和经验,可确保稳定的维护品质,因此作为应对熟练技术人员减少、人手不足等现场课题的有效对策而备受瞩目。  02 从“云端型”转向“端点型”  但是,以往的云端AI系统存在诸多挑战,比如通信延迟、网络环境构建和运维管理负担、数据收发过程中的信息泄露预防对策等,这些课题会带来很大的负担。  另外,由于需要预先收集并准备海量的训练数据,因此针对每台设备所处的不同现场环境以及个体差异进行不同的应对也很困难。此外,高精度AI处理需要CPU和GPU等运算资源,最终导致功耗也随之增加。  因此,“端点型AI”正在加速取代“云端型AI”。如果是可通过装有传感器和微控制器的现场设备(端点)完成AI训练和推理的“端点型AI”,则可以灵活应对每台设备,在进行实时处理的同时保持低功耗。而且,因其不会将数据发送至云端,所以安全性更高。  作为预测性维护的关键——边缘计算理想的端侧AI解决方案,ROHM开发出“Solist-AI™”。该名称源自“Solution with On-device Learning IC for STandalone-AI”,正如音乐术语“独奏者(soloist)”所象征的,寓意着无需依赖云端或网络,仅凭现场设备自身即可完成从AI训练到推理的全过程。  *“Solist-AI™”是ROHM Co.,Ltd.的商标或注册商标。  另一方面,相较于以往AI(云端/边缘/端点型),Solist-AI™在同时处理大规模数据和处理图像数据方面表现略逊,因此在精密故障分析等高级解析场景中,云端型AI更具优势。  但对于无需高级解析的应用场景而言,Solist-AI™在可大幅降低网络维护和云服务使用费等成本方面有显著优势。  另外,还可通过增量训练功能可实时更新设备老化状态数据,并根据老化程度高精度判别正常与异常状态,这是Solist-AI™在替代以往AI时的一大优势。  03 预测性维护的理想解决方案——“Solist-AI™”  Solist-AI™与通用AI处理器不同,它是专为故障预警等特定用途设计的,能够根据用途和环境现场学习并优化最佳模型,因此可灵活应对不同设备的个体差异及环境变化。  该解决方案的核心——Solist-AI™微控制器,搭载了ROHM自主研发的AI运算用加速器“AxlCORE-ODL)”。AxlCORE-ODL可通过硬件执行三层神经网络处理和FFT(快速傅里叶变换)处理,并可实时检测并预警现场发生的各种异常和变化。  Solist-AI™解决方案的最大特色在于其简约性——仅需传感器和微控制器即可实现“独立AI”。以往的AI解决方案必须依赖云端和网络连接,而Solist-AI™则完全无需任何网络环境支持。因此,仅需加装在现场的设备或仪器上,即可轻松引入,它可以将通信延迟和信息泄露风险控制在非常低的程度。  其机制通过内置的AI专用加速器“AxlCORE-ODL”即可实现。  通过对传感器检测到的振动、温度、电流等数据进行实时训练与推理,将“不同于以往”的异常征兆量化为数值并发出预警。另外,Solist-AI™与以往的云端型AI(2W~200W)相比,仅需约40mW的超低功耗即可运行,因此很容易加装在电池驱动的设备或现有设施上。Solist-AI™广泛适用于工业机器人、电机、风扇等工业设备应用,非常有助于提高设备维护效率和运行效率。  此外,ROHM还提供配套的支持工具以为客户引入Solist-AI™提供支持,包括用于预先验证AI适配效果的“Solist-AI™ Sim”,以及可将AI运行情况实时可视化的“Solist-AI™ Scope”。因此,即便不具备AI专业知识也能轻松引入和评估,可大幅降低应用门槛。  产品介绍、详细信息、其他链接等  欲了解更多关于Solist-AI™及其相关产品的详细信息,请参阅以下链接:  【产品和解决方案简介】  Solist-AI™解决方案:https://www.ameya360.com/hangye/115949.html  边缘计算AI微控制器产品信息:  https://www.rohm.com.cn/products/micon/solist-ai?utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304  【技术信息、应用案例】  Solist-AI™技术详解:  https://www.rohm.com.cn/support/solist-ai/technology?utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304  【开发和评估支持工具、生态系统合作伙伴】  集成开发环境 LEXIDE-Ω:  https://www.rohm.com.cn/lapis-tech/product/micon/software?utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304  生态系统合作伙伴 | Solist-AI™解决方案:  https://www.rohm.com.cn/support/solist-ai/partner?utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304  点击链接查看文章全部内容:  https://esh.rohm.com.cn/s/esh-blog/solistai-main-20260106-MCIARA2JAOONDWZA2DV4CFQXIDJA?language=zh_CN&utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304
2026-03-10 16:34 reading:259
ROHM发布搭载新型SiC模块的三相逆变器参考设计!
  2026年3月5日,全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都市)宣布,在官网发布了搭载EcoSiC™品牌SiC塑封型模块“HSDIP20”、“DOT-247”、“TRCDRIVE pack™”的三相逆变器电路参考设计“REF68005”、“REF68006”及“REF68004”。设计者可利用此次发布的参考设计数据制作驱动电路板,与ROHM的SiC模块组合使用,可缩减实际设备评估的设计周期。  在以大功率工作的功率转换电路中,SiC功率元器件虽有助于提高效率和可靠性,但外围电路设计和热设计所需的工时往往会增加。ROHM此次发布的参考设计可覆盖高达300kW级的输出功率范围,支持在车载设备及工业设备等广泛的应用领域中使用SiC功率模块。  目前已有三种可与本参考设计配套使用的SiC模块在电商平台上销售,可通过Ameya360平台进行购买。  关于参考设计  ※本参考设计旨在供用户利用已公开的设计数据进行开发。如需获取参考设计板或评估套件,请联系AMEYA360客服垂询。(※数量有限)  关于SiC模块的网售  可通过登录罗姆官网查看下述新闻稿,或点击下面链接查看电商平台正在销售的SiC模块详细信息:  新闻稿:ROHM全面启动新型SiC塑封型模块的网售  仿真支持  为了加快产品的评估和应用,ROHM还提供各种支持资源,通过包括仿真和热设计在内的丰富解决方案,为用户的产品选型提供支持。  用户可从各参考设计页面下载与评估板相关的各种设计数据,并可从各产品页面下载可与参考设计配套使用的SiC模块产品信息。  另外,利用ROHM官网提供的仿真工具ROHM Solution Simulator,从元器件选型阶段即可进行系统级验证。  ■HSDIP20:  参考设计:  https://www.rohm.com.cn/reference-designs/ref68005  ROHM Solution Simulator:  https://www.rohm.com.cn/solution-simulator/b-006_dcac_inv_3ph_5kw_hsdip20  LTspice®电路模型:https://fscdn.rohm.com/en/products/library/spice_circuit/application/ltspice/b-006_dc-ac_3-phase_3-wire_inverter_pout=15kw_hsdip_ltspice.zip  ■DOT-247:  参考设计:https://www.rohm.com.cn/reference-designs/ref68006  ROHM Solution Simulator:  https://www.rohm.com.cn/solution-simulator/b-006_dcac_inv_3ph_5kw_dot-247  LTspice®电路模型:https://fscdn.rohm.com/en/products/library/spice_circuit/application/ltspice/b-006_dc-ac_3-phase_3-wire_inverter_pout=15kw_dot247_ltspice.zip  ■TRCDRIVE pack™:  参考设计:  https://www.rohm.com.cn/reference-designs/ref68004  其他参考设计  除本新闻稿中介绍的参考设计外,ROHM还准备了众多可助力用户缩减设计周期的参考设计方案,详情请登录ROHM官网或点击下面的链接:  参考设计:  https://www.rohm.com.cn/reference-designs  应用评估套件:  https://www.rohm.com.cn/reference-designs  相关信息  ・新闻稿(HSDIP20)  ROHM推出高功率密度的新型SiC模块,将实现车载充电器小型化!  ・新闻稿(TRCDRIVE pack™)  ROHM开发出新型二合一 SiC封装模块“TRCDRIVE pack™”~助力xEV逆变器实现小型化!~  ・新闻稿(DOT-247)  ROHM推出二合一SiC模块“DOT-247”,可实现更高的设计灵活性和功率密度  关于“EcoSiC™”品牌  EcoSiC™是采用了因性能优于硅(Si)而在功率元器件领域备受关注的碳化硅(SiC)的元器件品牌。从晶圆生产到制造工艺、封装和品质管理方法,ROHM一直在自主开发SiC产品升级所必需的技术。另外,ROHM在制造过程中采用的是一贯制生产体系,目前已经确立了SiC领域先进企业的地位。  ・TRCDRIVE pack™和EcoSiC™是ROHM Co., Ltd.的商标或注册商标。  ・LTspice®是Analog Devices, Inc.的注册商标。  如需使用其他公司的商标,请遵循权利方规定的使用方法进行使用。
2026-03-06 11:56 reading:403
ROHM完全独立型AI解决方案 “Solist-AI™”,通过单芯片AI技术实现设备监控适用于边缘计算
  ROHM凭借自主研发的设备端学习AI技术,推出了无需与外部通信,仅用单芯片即可实现监控设备的Solist-AI™ 微控制器。这项突破性AI解决方案为工业设备和消费电子设备带来全新可能性,诚邀您评估选用。  丰富的应用领域  应用场景  Solist-AI™解决方案可在边缘计算领域的各类设备中实现基于AI技术的状态监控和劣化预测等功能。由于支持在现场独立工作的训练,因此即使在没有通信环境的地方,只需连接传感器也可轻松构建系统。  Solist-AI™解决方案概述  Solist-AI™解决方案主要由配备ROHM自有AI处理专用硬件加速器“AxlCORE-ODL”的Solist-AI™微控制器,以及支持系统引入的专用实用软件构成。  Solist-AI™的特点  Solist-AI™通过采用配有AxlCORE-ODL的Solist-AI™微控制器,具有“独立AI工作”、“设备端学习和增量训练”以及“同时执行AI以外的处理”的特点。  以往的解决方案和Solist-AI™比较  引入Solist-AI™的支持环境  实用软件  为了让用户能够立即评估Solist-AI™,ROHM已经在官网上公开发布了在可行性研究和实机验证的各个阶段进行AI工作分析所需的全套支持环境(实用软件)。  Solist-AI™支持环境:  https://www.rohm.com.cn/lapis-tech/product/micon/solistai-software   围绕Solist-AI™的商业体系  生态系统  Solist-AI™解决方案并非ROHM的独立项目,而是与多家生态系统合作伙伴联合提供的。从硬件和软件开发到基础环境的开发与提供,我们将提供全方位支持,助力客户能够快速使用和引入产品。  技术支持详情  点击下方页面,可以详细了解ROHM的Solist-AI™是如何实现的,以及它能为客户提供哪些价值。  Solist-AI™技术:  https://www.rohm.com.cn/support/solist-ai/technology  Solist-AI™产品信息请点击下方获取  开发支持系统:  https://www.rohm.com.cn/lapis-tech/product/micon/solistai-software  Solist-AI™产品:  https://www.rohm.com.cn/products/micon/solist-ai  Solist-AI™解决方案介绍资料:  https://rohmfs-rohm-com-cn.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/cn/products/databook/catalog/common/N_Solist-AI_Solution_Promotional_materials_CN.pdf
2026-03-06 09:02 reading:364
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