购物车
上传BOM
DRV10866 无刷直流电机驱动器
Texas Instruments 5 V、3 相、无传感器电机驱动器（DRV10866 Brushless DC Motor Driver），集成功率 MOSFET
发布时间：2018-06-14
Texas Instruments 的 DRV10866 是一款三相无传感器电机驱动器，集成了电流驱动能力高达 680 mA（峰值）的功率 MOSFET。 DRV10866 专为噪声低、外部元件少的风扇电机驱动应用而设计。 DRV10866 内置过流保护，无需任何外部电流检测电阻。 同步整流工作模式为电机驱动器应用提供了更高的能效。 DRV10866 输出 FG 或 ½ FG，以开漏输出指示电机速度。 150° 无传感器 BEMF 控制方案专为三相电机而实施。
DRV10866 无刷直流电机驱动器特性
输入电压范围：1.65 至 5.5 V
6 个集成 MOSFET，具有 680 mA 峰值输出电流
超低静态电流：5 µA（典型值），待机模式
驱动器 H+L RDSON 总计 900 mΩ
无传感器专有 BMEF 控制方案
150° 换向
同步整流 PWM 工作
可选择 FG 和 ½ FG 开漏输出
PWMIN 输入，从 15 kHz 至 50 kHz
锁定检测
电压浪涌保护
UVLO
热关断
| 图片 | 数据手册 | 产品型号 | 产品分类 | 产品描述 | 价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|
 | | DRV10866DSCR | 电机驱动器及控制器-接口及驱动芯片 | 5伏三相无传感器无刷直流电机驱动器 | ￥4.38480 | 在线订购 |
| 图片 | 数据手册 | 产品型号 | 产品分类 | 产品描述 | 价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|
 | | DRV10866EVM | 开发板/评估板/验证板（废弃） | MODULE EVAL FOR DRV10866 | 在线订购 |
应用案例
资讯【GD32H757Z海棠派开发板使用手册】第六讲 TIMER_3路PWM输出实验2024-05-09
通过本实验主要学习以下内容： TIMER PWM输出原理 TIMER 定时中断
资讯TikTok挑战拜登政府剥离法案，要求法院阻止实施2024-05-08
5月8日报道，TikTok于本周二向美国联邦法院发起诉讼，反对拜登政府剥离法案。该公司请求美国法院暂停执行该法案，并认为该做法“违宪”。
资讯【GD32F470紫藤派开发板使用手册】第六讲 TIMER_3路PWM输出实验2024-05-08
通过本实验主要学习以下内容： TIMER PWM输出原理 TIMER 定时中断
资讯TinyML在机器人中的应用——创建语音控制机器人子系统2024-05-07
通过对TinyML领域基础概念的坚实理解，我们将把我们的知识应用到现实生活中的项目中。nbsp; 在深入研究这个项目之前，我想说明一下，这个项目将使用现有的数据集，Google Colabs和由Pete Warden和哈佛大学TinyML团队开发的Arduino代码。为了在我们的微控制器单元（MCU）上部署，他们的资源将为我们提供： 访问数据集 模型架构 培训脚本 量化脚本 评价工具 Arduino代码 作为免责声明，我们没有开发绝大多数代码，我们不拥有它的权利。nbsp; 所有的说和做，这个
资讯基于AT89C51单片机TIMER0与TIMER1控制条形LED2023-05-04
基于AT89C51单片机TIMER0与TIMER1控制条形LED仿真及代码
资讯德州仪器获核心零部件创新产品奖2024-05-07
在近期举办的OFweek 2024中国机器人产业大会上，德州仪器工业系统部门的电机驱动及机器人总经理赵向源发表了主题为“半导体技术引领机器人迈向更智能、更安全、更经济的未来”的演讲。他深入阐述了德州仪器如何通过创新技术助力机器人行业的发展。
资讯德州仪器助力Nullmax智能驾驶产品亮相北京车展2024-05-07
2024年第十八届北京国际汽车展览会圆满落幕，此次盛会在北京中国国际展览中心举办。在展览会上，德州仪器（TI）与Nullmax的联合展台成为焦点。Nullmax展示了其MaxDrive智能驾驶方案，该方案集成了德州仪器基于Arm®的AM62A芯片和TDA4处理器。
资讯TinyML计算机视觉正在通过microNPU（µ NPU）变为现实2024-05-06
今天的计算机视觉（CV）技术正处于一个转折点，主要趋势正在融合，使云技术在微小的边缘AI设备中变得无处不在。技术进步使这种以云为中心的人工智能技术能够扩展到边缘，新的发展将使边缘的人工智能视觉无处不在。 有三个主要的技术趋势使这种演变。新的精益神经网络算法适合微型设备的内存空间和计算能力。新的硅架构为神经网络处理提供了比传统微控制器（MCU）高几个数量级的效率。用于较小微处理器的AI框架正在成熟，减少了在边缘开发
工商网监