機械学習によるEMIに影響を与える部品パラメータの分析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-079

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Analysis of component parameters affecting EMI by machine learning

著者名: 町田尊（サンデン）

著者名(英語): Mikoto Machida (Sanden)

キーワード: 電気回路|電気回路部品|機械学習|重回帰分析|EMI|electric circuit|electric circuit component|machine learning|multiple regression analysis|EMI

要約(日本語): 近年車載用パワーエレクトロニクス機器では，EMIの重要性が報告されており，設計効率の観点から，等価回路モデリング，シミュレーションによるEMI解析が多く行われている。筆者のグループでも，コモンモード等価回路のような簡易回路モデル方式や，実回路に近い詳細回路モデル方式を検討してきた。詳細回路モデルの場合は部品数が多いため，各部品パラメータの影響把握，影響度比較が困難であり，その結果，分析時間がかかる，データが持つ情報に気付けないといった課題があった。今回データ分析を，機械学習で自動化，及びより分かり易い形に

本誌掲載ページ: 139-141 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 654 Kバイト