パワエレ回路設計は、SiCやGaNデバイスの登場により高周波化・高効率化が進み、設計パラメータや評価項目が複雑化しています。本講演では、設計フローのソフトウェア化とAI/MLの利活用によるフロントローディング設計の可能性を探ります。具体的には、回路シミュレーションと最適化アルゴリズムの連携、ヒューリスティック探索や機械学習による設計点の自動抽出、さらに共振形LLCコンバータや磁界共鳴WPTシステムの事例を紹介します。また、ニューラルネットワークを用いたコイル設計のサロゲートモデルや、評価関数設定・複合最適化による設計精度向上についても議論し、AI時代における設計者の役割を考察します。

パワエレ機器は、接続する直流や交流からの外乱の影響を受けやすく、様々な使用環境の変動に対して安定して動作するロバストな品質が要求される。 
オムロンでは、モデル活用によって、実機試作前の机上検証時に外乱の影響を網羅的に検証し、不安定動作を発見・対処することを目指している。
机上で外乱の影響を解析するには回路シミュレーションが有用であるが、従来のシミュレーションでは制御ループや非線形特性が多数含まれる製品全体の解析は困難であった。また、製品レベルの大規模なモデルでは１回の解析時間が大きくなり、外乱条件範囲を網羅的に探索することは困難であった。
本講演では、システムレベルでパワエレ機器の電気的動作を再現するシミュレーション技術と、計算回数の最小化のための適応型実験計画法を組み合せた、外乱による影響範囲を製品規模で解析する手法を紹介する。併せて、自社製品へ適用し有効性を確認した事例を説明する。

パワエレ開発の現場では、実機でのトライ・アンド・エラーに頼りがちで、適切なパラメータ設定や設計根拠の説明が難しいと考えている技術者が少なくありません。
本講演では、伝達関数を用いた「理論的な設計・解析」の手法を紹介します。
伝達関数に付きまとう「難解な数学」のイメージを払拭し、設計者が本来注力すべき「ブロック線図によるモデル化」と「方程式の記述」に焦点を当てます。
方程式さえ立てられれば、数式処理ソフトやAIを活用することで、複雑な伝達関数の導出、極・零点解析、ボード線図による特性把握までを驚くほどスムーズに実行できることを実例とともに示します。
磁気結合回路およびGFMインバータの仮想慣性を題材に、モデル化から伝達関数の導出、特性把握までの流れを具体的に解説します。
本講演を通じて、理論的な設計・解析の進め方と現場で役立つツール活用方法を学ぶことができます。