画像解析に基づくバスバー配線構造に依存する寄生パラメータ推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SPC22006,MD22006

グループ名: 【D】産業応用部門 半導体電力変換/【D】産業応用部門 モータドライブ合同研究会

発行日: 2022/01/24

タイトル(英語): Prediction of parasitic parameters considering bus bar geometry using image analysis

著者名: 重富 亮佑(東京都立大学),三井 晃司(東京都立大学),和田 圭二(東京都立大学)

著者名(英語): Ryosuke Shigetomi(Tokyo Metropolitan University),Koji Mitsui(Tokyo Metropolitan University),Keiji Wada(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 寄生インダクタンス|ラミネートバスバー配線|ニューラルネットワーク|画像解析|stray inductance|laminated bus bar|neural network|image analysis

要約(日本語): 電力変換回路に用いられるラミネートバスバー構造の寄生パラメータを解析する手法として，画像解析に基づく手法を提案する。本稿では，ラミネートバスバー配線形状と周波数に依存する寄生パラメータのデータセットを電磁界解析を用いて準備し, ニューラルネットワークモデルを作成した. さらにモデルと画像解析を組み合わせることにより, ラミネートバスバー配線の画像データから寄生パラメータを推定検討することが可能になる.

要約(英語): This paper presents the automation system that enables prediction of parasitic parameters with the bus bar image._x000D_

本誌: 2022年1月27日-2022年1月28日半導体電力変換/モータドライブ合同研究会-1

本誌掲載ページ: 27-32 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,840 Kバイト