关键词:
寄生参数
差模EMI滤波器
插入损耗
人工神经网络
摘要:
在电力电子设备中,高速开关经常会导致严重的电磁干扰EMI(electromagnetic interfere),严重影响电力电子系统的可靠性。为解决EMI问题,EMI滤波器是1种常用的解决方案。插入损耗作为噪声衰减能力的评价指标,其模型的准确性直接影响EMI滤波器的参数设计精度。为了提高EMI滤波器插入损耗模型的预测精度,首先准确描述系统行为并预测EMI滤波器滤波性能,提高EMI滤波器设计效率,然后利用反向传播神经网络对单级差模EMI滤波器的插入损耗进行建模。相较于理想模型和高频电路的行为模型,所提神经网络模型预测精度具有更好的实际应用价值,可以快速评估EMI滤波器的实际插入损耗,提高EMI滤波器设计效率,并为EMI滤波器的设计和优化提供指导。