厚膜电源EMI滤波器的基础原理

核心概念
EMI滤波器:电磁干扰滤波器的简称。其作用是抑制电子设备产生的不必要的电磁噪声(EMI),防止其干扰其他设备,同时也能阻止外部电磁噪声进入设备,确保设备自身正常工作并满足电磁兼容性(EMC)法规要求。

厚膜技术:一种电子元件的制造工艺。通过丝网印刷将特殊的导电浆料(如银、钯银、金)、电阻浆料和介质浆料按设计图案印刷到绝缘基板(通常是陶瓷基板,如氧化铝)上,然后经过高温烧结固化,形成所需的导体、电阻、电容等元件和互连线路。其特点是形成的膜层相对较厚(通常大于10微米,远厚于薄膜工艺的微米级)。

厚膜EMI滤波器:利用厚膜技术在陶瓷基板上集成制造的无源EMI滤波网络。它将构成EMI滤波器所需的元件(如共模扼流圈、差模/共模电容、电阻等)以及互连线路,通过多层厚膜印刷和烧结工艺,集成在一个小型化的陶瓷基板封装内。

结构与工作原理
1.基板
通常采用高导热、高绝缘的陶瓷(如Al2O3氧化铝)。提供机械支撑和电气绝缘。

2.厚膜层
导体层:印刷导电浆料形成电感线圈(共模扼流圈的关键部分)、电极、连接焊盘、接地层和屏蔽层。
介质层:印刷介电浆料形成电容器的绝缘介质层。
电阻层:(可选)印刷电阻浆料形成阻尼电阻,用于抑制谐振峰或提供放电通路。

3.集成元件
电感/共模扼流圈:通过在基板上印刷螺旋形或多层螺旋形导体实现。核心是空气或陶瓷(无磁芯,或有时使用印刷的铁氧体浆料,但较少见),主要提供对共模噪声的高阻抗。
电容:通过在两层导体层之间印刷介质层形成。构成X电容(线-线间)和Y电容(线-地间)。
电阻:(可选)直接印刷电阻浆料形成。

4.封装
整个厚膜结构通常会被封装(如模压塑料、环氧树脂灌封或金属外壳)以提供机械保护、环境密封和增强绝缘性能。外部有引脚或焊盘用于表面贴装(SMD)或通孔安装(THT)。

工作原理
与传统分立元件组成的EMI滤波器相同:利用电感的感抗(阻碍电流变化,尤其对共模噪声有效)和电容的容抗(为高频噪声提供低阻抗旁路到地或线间)构成低通滤波器网络。噪声频率越高,滤波器对其的衰减越大,从而阻止高频噪声沿电源线或信号线传播。
由智腾微电子研制的小型化集成化EMI滤波器
应用:与厚膜电源模块配套使用
我们从智腾研制的JLHFH-461-3A型EMI滤波器的说明书中,发现了以下使用说明:
“EMI 滤波器与 DC/DC 厚膜电源变换器配套使用时,DC/DC变换器的输入电流即为EMI滤波器的输出电流。DC/DC变换器的输入电流在输入电压范围在低端时为最大,应计算 DC/DC 变换器在输入低端时的输入电流,同时适当考虑功率降额设计余量,合理设计所需 EMI滤波器的输出电流。”
可以看出,厚膜电源搭配EMI滤波器是由开关电源的物理本质、EMC法规的强制约束和系统可靠性需求共同决定的应用选择。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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