別期待「通用」充電線了!

2019-08-07
作者 Bill Schweber, EE Times/EDN/Planet Analog資深技術編輯

我想所謂的「通用連接器」只是一廂情願的想法。使用者的需求改變,讓技術與產品出現了意想不到的發展。或許最佳辦法還是準備好各種轉接器、充電連接器和線纜…

最近我把車子開到家中附近的車廠進行例行維修,剛好有機會利用了車廠為等候取車的車主或客戶所提供的半開放式小隔間。(當然,那些沒要緊事可做或只想消磨時間的人其實也可以選擇坐在寬敞舒適的沙發座觀賞54吋大螢幕播放的最新影片或Jerry Springer脫口秀,不過我可不知道是誰在控制頻道喔!)

我發現車廠提供的這個小隔間比起許多公司辦公室配置的「開放式座位」(open seating)或「共享工作空間」(hot desk)還要舒適,也更具有隱密性。正當我準備要開始工作時,忽然瞥見角落擺著一個如圖1的小玩意兒,上面提供了多種連接器(充電線)選擇,對於需要AC/DC充電器的等候車主而言,不僅十分方便也很貼心。

很顯然地,這是本田(Honda)和經銷商用來宣傳的小玩意兒——但它確實達到目的了!當我把它插入交流電源(AC)插座後,開始測試手邊有著不同連接器的幾款裝置。很巧的是,我身上剛好還帶著一組螺絲工具組,但想想我還是不要動手拆解比較好。

DC Connectors_Fig1

圖1:這個外表看起來像大型汽車電池的玩意兒只是一個空殼,內部配置了AC/DC轉換器/電源,用於驅動連接的低電壓充電器及其各式連接器(充電線)。
(來源:Bill Schweber)

看著這個小玩意兒讓我想起了那個使用桶式直流電源(DC)連接器的「歹年冬」,但其實目前還有很多仍然在使用中。這些連接器有著各種令人眼花繚亂的尺寸以及不同的內徑(ID)和外徑(OD),主要用於低壓DC,但有時也用於AC,如圖2和表1所示。更令人沮喪的是,有些連接器雖然OD相同,但其ID又略有不同,所以可能經常面對「差一點」就配對成功」但其實又不太對。

DC Connectors_Fig2
20190807_DCConnector_NT01P2-1

圖2和表1:基本的DC (或AC)桶式電源連接器(牆上電源)有著各種可能性,每一種的尺寸都略微不同;但不同的尺寸對於性能或電流容量並沒有影響。
(來源:KeeboShop)

這種桶形連接器的內徑並不容易測量。有人建議輕輕地插入圓錐形的牙籤,標記它插入的深度後再用卡尺測量標記的直徑。其他辦法是使用鑽頭工具組來測量內徑。問題是如果要達到幾分之一公釐的測量精確度,並不容易實現(如圖2和表1中的Types C、D和E)。

在我們當地有一家叫做‘You-Do-It Electronics’的電子零件商店中,最方便的產品是一種技術非常簡單的面板,幾乎容納了所有尺寸的公母接頭連接器。使用這個小工具,就可以實際測試您的連接器是否剛好適用、清楚地辨識後再購買符合需要的連接器。

DC Connectors_Fig3

圖3:雖然這些連接器並非專有技術,但有些供應商傾向於採用特定的某些尺寸;然而,還有一些例外以及未列出所有供應商。
(來源:Legrand/C2G)

隨著USB連接器統一規格,並成為「通用」的DC充電連接器,許多像這樣無法匹配的問題應該都消失了。USB確實是個好辦法,但沒人能阻擋技術進展的腳步,以及消費者對於更小型、更輕薄的連接器以及更高電流連接器的需求。因此,USB如今也發展出一大堆與其不相容的連接器——就像桶式電源連接器時代一樣,如圖3。

我想所謂的「通用連接器」只是一廂情願的想法。使用者和產品的需求改變以及進步後,技術隨之出現了意想不到的發展,總會發生一些意外的版本。如此說來:如果你發現了一個「連接器—介面」之間的問題,它也可能發生在其他人身上,而且(希望)能夠找到一種商用轉接器使用。

或許最佳辦法就是準備好各種轉接器、連接器和線纜,而且還要知道一個可提供完整選擇的網站或零售商店。當今的連接器和電線並不像古早時候的連接器及其搭配電線(包括桶型)那麼大,甚至讓你想手工焊接把2條不同連接器規格的電線焊在一起——但現在這種作法並不實際。

您覺得什麼樣的電纜/連接器不匹配問題最令人挫折?您必須在現場即興創造解決方案嗎?或者需要外出嘗試尋找(或訂購)合適的配接器?

編譯:Susan Hong

(參考原文:Universal Low-Voltage DC Connectors: Not Happening,by Bill Schweber)

活動簡介

人工智慧(AI)無所不在。這一波AI浪潮正重塑並徹底改變科技產業甚至整個世界的未來。如何有效利用AI協助設計與開發?如何透過AI從設計、製造到生產創造增強的體驗?如何以AI作為轉型與變革的力量?打造綠色永續未來?AI面對的風險和影響又是什麼?

AI⁺ 技術論壇聚焦人工智慧/機器學習(AI/ML)技術,涵蓋從雲端到邊緣、從硬體到軟體、從演算法到架構的AI/ML技術相關基礎設施之設計、應用與部署,協助您全面掌握AI最新技術趨勢與創新,接軌AI生態系佈局,讓機器學習更快速、更經濟、更聰明也更有效率。

贊助廠商

發表評論

訂閱EETT電子報