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J-GLOBAL ID：202102273374987339   整理番号：21A2981111

SiC MOSFETの高速かつ正確な過渡シミュレーションのためのハイブリッドデータ駆動モデリング方法論【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Data-Driven Modeling Methodology for Fast and Accurate Transient Simulation of SiC MOSFETs

著者 (6件)： Yang Peng (School of Engineering, Cardiff University, Cardiff, U.K.) ,  Ming Wenlong (School of Engineering, Cardiff University, Cardiff, U.K.) ,  Liang Jun (School of Engineering, Cardiff University, Cardiff, U.K.) ,  Ludtke Ingo (Compound Semiconductor Applications Catapult, Newport, U.K.) ,  Berry Steve (Compound Semiconductor Applications Catapult, Newport, U.K.) ,  Floros Konstantinos (Compound Semiconductor Applications Catapult, Newport, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Power Electronics  (IEEE Transactions on Power Electronics)
巻： 37  号： 1  ページ： 440-451  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0211B  ISSN： 0885-8993  CODEN： ITPEE8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過渡シミュレーションのためのSiC MOSFETの迅速で正確なモデルを可能にするために,SiC MOSFETのハイブリッドデータ駆動モデリング方法論を提案した。複雑な非線形方程式に基づく従来のモデリング法とは異なり,本論文では,データ駆動人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた。モデル精度については,ANNを訓練するために全運転領域でI-V特性を測定した。次に,ANNモデルを挙動ベース方程式と結合して,カットオフ領域をモデル化し,ANNを過剰適合させた。さらに,C≡V特性を,精度の対数スケールを有するANNによってモデル化した。提案モデルをSPICEシミュレータSIMetrixで実装し,シミュレートした。シミュレーション結果を二重パルス試験機からの実験結果と比較し,提案したモデリング方法論を検証した。また,このモデルを,キースコープMOSFETモデリングソフトウェアによって作成したAngelovモデルと比較した。比較結果は,提案モデルがAngelovモデルより正確であることを示した。さらに,Angelovモデルと比較して,提案モデルは,二重パルステスタをシミュレートするとき,30%少ない計算時間を必要とする。さらに,提案したモデリング法は,異なるタイプのSiC MOSFETをモデル化するためのより良い適応性も持つ。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  シミュレータ ,  試験装置 ,  *MOSFET ,  ニューラルネットワーク ,  非線形方程式 ,  適応性 ,  パルス ,  対数
準シソーラス用語： *データ駆動 ,  *過渡シミュレーション ,  モデル精度 ,  *SiC MOSFET , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (6件)： SiC ,  MOSFET ,  過渡シミュレーション ,  データ駆動 ,  モデリング ,  方法論