메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김광호 (성균관대학교) 홍영기 (성균관대학교) 박은병 (성균관대학교) 나완수 (성균관대학교)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제33권 제2호(통권 제297호)
발행연도
2022.2
수록면
83 - 91 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 부스바-PCB 타입의 EMI 필터에 대해 강화학습 방법 중 하나인 DDPG(deep deterministic policy gradient)를 사용하여 설계하는 방법을 제안하였다. 여러 기생성분이 존재하는 필터의 특성을 예측 및 분석을 위해 EM 시뮬레이션을 사용하였던 기존의 방법대신에 광대역 등가회로에서 차동모드와 공통모드 삽입손실을 추출하여 이것의 정확도를 먼저 살펴보았으며, 이를 기반으로 강화학습의 상태와 행동에 대한 정의를 하였고, DDPG방법을 통해 필요 삽입손실을 충족하도록 학습을 수행하였다. 그 결과, 주어진 PCB 상의 5개의 위치에서의 개방 임피던스로부터 필요삽입손실을 충족하는 임피던스를 도출하였으며, 기존 해석에 사용된 모델 대비 전 주파수 대역에서 CISPR 25 class 4 규제조건을 만족하였음을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 부스바-PCB 결합 필터의 광대역 등가회로
Ⅲ. DDPG를 이용한 EMI필터의 설계
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0