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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Ryosuke Shigetomi (Tokyo Metropolitan University) Keiji Wada (Tokyo Metropolitan University)
저널정보
전력전자학회 ICPE(ISPE)논문집 ICPE 2023-ECCE Asia
발행연도
2023.5
수록면
3,269 - 3,274 (6page)

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SiC and GaN power devices have been developed to achieve high-speed switching operations in power converter circuits. The stray inductance caused by bus bar geometries between dc capacitors and power devices has effects on high-speed switching circuits, such as surge voltages and switching losses. Therefore, evaluating parasitic parameters is essential for designing power converter circuits. Currently, parasitic parameters considering a wide variety of bus bar geometries are calculated by electromagnetic field analysis each time and that takes a large calculation time. This paper proposes a prediction procedure for the parasitic parameters considering laminated bus bar geometries. This procedure consists of performing machine learning with a neural network using datasets from electromagnetic field analysis and analyzing a laminated bus bar image. In order to verify the availability of this procedure, it is applied to a laminated bus bar with a hole, and it is also shown that the predicted values of three parasitic - resistance, - inductance, and - capacitance almost correspond to the analyzed values and are the same in the order of magnitude as the measured values in the frequency range of 100 kHz to 100 MHz.
#Stray Inductance #Laminated Bus Bar #Electromagnetic Field Analysis #Machine Learning #Image Analysis #Parasitic Parameter

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. DESCRIPTION OF THE PROPOSED PROCEDURE
III. PREDICTION RESULT
IV. MEASUREMENT
V. CONCLUSION
REFERENCES

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