你应该知道的所有关于机器学习电力电子
关键的外卖
噪音和功率输出网络的一个解释。
设计特性,可以提高生产。
如何发现算法在电力设计和如何使用它们。
机器学习将数字信号转化为预测分析
比任何其他设计标准、电力线路不断改进生产新产品,同时拥有更强大的功能。大多数电子产品用户乐于接受新修正,显著提高电池寿命,else-efficiency是关键。但是,有更多的比的时间适当的功率设计电池可以充电。
类似的位置和路由阶段布局设计,电源平面设计是一个交际过程,试图找到最理想的解决方案的设计力量的飞机和其他权力相关的功能。像其他方面的设计,改善一个地区的电力线路有缺陷的地方。
最好的方法这微妙的平衡,机器学习在电力电子进入更大的可见性来预测分析电力设计选择的影响没有用户携带他们的逻辑。随着人工智能在电路获得突出的发展,设计师将有很多获得通过改善其掌握的板优化的重要方面。
框架动力输送网络和噪音
的功率输出网络或生产正是这听起来像是:网络连接中的所有活性成分设计地面和飞机。生产旨在提供低噪声功率和低噪声返回的整个系统,而会计故意添加阻抗以及寄生non-idealized包含固有的物理设计组件。
限制噪声固有的设计有助于解决可能偏离董事会的运行时错误,操作。实际上,噪声可以被认为是一种电压泄漏。使用基尔霍夫回路法,它可以确定的电压不是自发的,而是产生影响的E / M字段包含能源失去一些的容器。这画的影响下电压对其余当地生产地区,甚至会导致重大错误和操作失败的活性成分没有得到必要的电压。显著的噪声对权力的渠道也会导致抖动,从而导致严重的时机问题。
设计实践来提高生产响应和可靠性
在实践中,它是太困难和耗时的试图测量电路元素的个人特征和近似等效电路。然而,许多解决方案允许工程师建立不同精度的近似。仅仅是一个简单而强大的分析计算平面导体的直流电阻和使用欧姆定律来计算参考点的电压。从这里开始,生产电压可以比较理想的——真正的值应该是某处压降小于5%来表示一个良好的生产系统,但系统需要的精确值会发生变化。
提供最大重量的三个因素生产在任何点的阻抗平面层以及之间的电容寄生电感在电容器在董事会领导和痕迹。一些设计夹杂物,将有助于减少电压下降的生产系统包括以下:
- 优化布置/平面设计来减少电力痕迹的长度。
- 扩大权力的痕迹。
- 避免太多不同的分组网络通过在一个小区域打飞机,飞机和扩大返回路径,创造一个更大的电感回路。
- 保持权力和地面飞机接近的表面易于从组件的角度可访问性。
- 使用via-in-pad旁路电容。
没有一个干净的信号和可靠性,董事会更有可能遇到问题在运行时如果组件成为权力暂时匮乏。不必要的复杂动力输送网络也可能导致机械故障组件和董事会材料由于过热。生产的效率将依靠许多设计方面,包括布局,以及材料衬底Dk / Df等价值观。
在实践中,所有电路元素含有寄生现象,导致电感和相移信号的
在电力电子应用机器学习
工作噪声的概念和方法来纠正它在布局设计,是时候考虑机器学习如何在电力电子可以改善设计减少噪音。新模型已经开始预测压降而不是实时解算器计算电压降。这是一个轻量级的计算解决方案(或至少比利用场解算器),预测两种形式的电压降到达预测价值。无源元件的电压降是由损失随着生产的导电元素,而活性成分估计下降由于交换行为和当地的涡流。
梯度增强算法
对于这个特定的应用程序,一个系统可以使用一个梯度增强算法来预测由于直流电阻的电压降。从头开始,梯度增加利用决策树和关注那些它认为薄弱的学习者。尽管这个名字,弱学习者被定义为决策树显示的预测能力比随机的机会。实际上,算法的地方在弱学习者决策树预测重量比的定义良好的树木,因为后者的预测能力是完全耗尽解决模型的实例。
不断关注弱者学习者意味着模型进一步投资集中到决策树模型目前缺乏能够提供见解。这种弱学习者功能结合损失模型和一个加法模型,引入了弱学习者一次最小化损失模型。
与复杂的算法、机器学习允许系统隔离和线轴混合数据来确定下一个行动
虽然自动化生产只在电源设计、机器学习的一个方面,也许一个干预行动,节奏致力于提高机器学习电力电子通过一系列强大PCB设计和分析软件。
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