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Freitag, 26 Mai 2023 11:59

Intelligentes Design

von
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CR-8000 Design Force‘ von Zuken CR-8000 Design Force‘ von Zuken Bild: Zuken

Neue KI-gestützte Designmethodik für Leistungselektronik-Konverter

Wie bereits berichtet [1], hat die britische Forschungseinrichtung CSA Catapult zusammen mit Zuken optimierte Werkzeuge zur Erstellung von 3D-Modellen von Powermodulen entwickelt. Diese sind in das EDA-Tool ‚CR-8000 Design Force' eingeflossen. Doch die Wissenschaftler von CSA vollzogen einen weiteren wichtigen Schritt: Sie kreierten eine neue KI-gestützte Methodik für das optimale elektrische Design von Leistungselektronik-Konvertern.

plus 2023 05 014Abb. 1: Am KI-Projekt waren Wissenschaftler unterschiedlicher Herkunft von CSA und der Cardiff University beteiligt

Die von der britischen Regierung finanzierte Non-Profit-Organisation Compound Semiconductor Applications (CSA) Catapult mit Sitz in Südwales wurde gegründet, um Großbritannien unter anderem dabei zu helfen, weltweit führend auf dem Gebiet der Halbleiter-Verbindungstechnik zu werden. Eine Pressemitteilung vom November 2022 lässt erkennen, dass die Arbeiten der Forschungseinrichtung weit breiter aufgestellt sind als die in [1] beschriebenen Erfolge im 3D-Design von kompakten Powermodulen [2]. Sie befasst sich auch mit der Erforschung der Möglichkeiten der Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) (engl. Artificial Intelligence, AI) zur Realisierung optimaler elektrischer Schaltungen für Powerelektronik, hier im konkreten Fall von Powerkonvertern (Stromrichter, Leistungswandler) [3]. Damit verfolgt CSA das Ziel, Fortschritt in den gesamten Designprozess von Powerelektronik zu bringen, also Produkte mit optimaler Gestaltung von der Schaltung bis hin zur Modulkonstruktion zu ermöglichen. Die weiteren Ausführungen lassen erkennen, dass neben optimalen elektrischen und konstruktiven Parametern auch eine möglichst hohe Entwicklungseffizienz angestrebt wird, also beispielsweise Zeitökonomie. An der Lösung der Aufgabe arbeiteten gemeinsam Wissenschaftler von CSA und der Cardiff University. (Abb. 1).

Powerkonverter

Ein Leistungswandler ist ein elektrisches Gerät zur Umwandlung elektrischer Energie. Er kann Wechselstrom (AC) in Gleichstrom (DC) und umgekehrt wandeln oder die Spannung bzw. Frequenz eines Stroms verändern. Stromrichter weisen viele verschiedene Einsatzrichtungen auf: Mobiltelefone, Computer, Fernsehgeräte, Elektrofahrzeuge, Ausrüstungen zur Erzeugung erneuerbarer Energien, Automatisierungstechnik, Luft- und Raumfahrt und viele mehr. Diese kleine Aufzählung lässt erkennen, dass der Bedarf an Powerkonvertern mit einem sehr unterschiedlichen Leistungsspektrum in den kommenden Jahren enorm steigen wird. Nicht nur das: Auch die allgemeinen technischen Anforderungen wachsen in mehrfacher Hinsicht. Einige Beispiele dafür:

  • Langzeitstabilität
  • Zuverlässigkeit
  • Genauigkeit
  • Miniaturisierung
  • Verlustleistung (Wirkungsgrad, Wärmereduzierung)
  • Temperatureinsatzbereiche.

Es ist mehr als verständlich, dass CSA in Zusammenarbeit mit seinen Partnern gerade die Optimierung der Design- und Produktionseffizienz als auch der Nutzungsparameter von Powermodulen, darunter Powerkonvertern, als einen Schwerpunkt seiner Arbeiten setzte. Diese wurde vom Engineering and Physical Sciences Research Council, UK, unter dem Grant EP/T021969/1 als Förderprojekt unterstützt. Nachfolgend werden Auszüge aus Veröffentlichungen des Projekteams gegeben, die unterschiedlichen Quellen entnommen wurden [3–5]. Insbesondere die Veröffentlichung im ‚IEEE Open Journal of Power Electronics' diente hier als Quelle. Der wissenschaftliche Beitrag trägt den Titel ‚Artificial Neural Networks-Based Multi-Objective Design Methodology for Wide-Bandgap Power Electronics Converters'. Hier sei daran erinnert, dass der englische Begriff des Designs umfangreichere Bedeutung hat als gewöhnlich im Deutschen. Im vorliegenden Fall umfasst er die Spanne von der Schaltungsentwicklung bis hin zur Konstruktion des Moduls.

Grundproblematik beim Design

Beim Design von leistungselektronischen Wandlern ist zu beachten, dass einige seiner Leistungsparameter miteinander gekoppelt sind. Dazu gehören Effizienz,

Leistungsdichte, Kosten und Zuverlässigkeit (Abb. 2).

Ein gut gestalteter elektronischer Leistungswandler muss folgende Vorgaben erfüllen:

  • hoher Wirkungsgrad
  • kleines Volumen
  • geringes Gewicht
  • niedrige Kosten
  • niedrige Ausfallrate.

Daher besteht das Hauptziel eines Entwurfsverfahrens für Leistungswandler darin, den besten Kompromiss zwischen diesen Leistungsindikatoren zu ermitteln. Beispielsweise wird ein Design, das sich nur auf die Maximierung der Effizienz konzentriert, unweigerlich die Leistungsdichte, Zuverlässigkeit und Kosten des Wandlers opfern. In Abbildung 2 sind die Texte in Rot Faktoren, die sich in erster Linie auf die Leistung des Konverters auswirken. Zum Beispiel beeinflusst die Schaltfrequenz hauptsächlich den Wirkungsgrad und das Volumen. Zu den die Leistung beeinflussenden Faktoren gehören Schaltfrequenz, Integrationsgrad, Derating-Redundanz, Konverterkomplexität, Redundanz, aber auch die Anschaffungs- und Lebenszykluskosten sind zu beachten. Die Kompromisse hängen hauptsächlich von Faktoren wie Wandlertopologie, Modulationsschema, Wandlerkomponenten und Designlayout ab. Durch sorgfältiges Design hat der Wandler hohe Leistungsdichte, reduziertes Volumen, geringes Gewicht und niedrige Kosten. Daher besteht das Hauptziel bei der Auswahl einer Entwurfsmethode darin, den besten Kompromiss zwischen sich gegenseitig beeinflussenden Parametern zu identifizieren.

Abb. 2: Kompromiss zwischen Leistungsparametern von Powerkonvertern

Das CSA-Projekt

Die Designmethodik für Wandler ist entscheidend, um das Potenzial von Leistungshalbleitern mit großer Leistungsbreite vollständig auszuschöpfen. Die Designmethoden werden grob in traditionelle und optimierte Methoden eingeteilt (Abb. 3).

Die analytische Methode ist eines der traditionellen Werkzeuge, die auf dem Entwurf entsprechender Verlustleistungsmodelle und der Lösung analytischer Gleichungen beruht. Die analytischen Modelle sind zwar einfach zu entwickeln, die Genauigkeit der Methode erwies sich jedoch als gering. Die numerischen Methoden ergeben zwar durch Einbeziehung von beispielsweise interaktiven Funktionen und erweiterten Langrange-Funktionen in den analytischen Gleichungen bessere Ergebnisse, aber die Finalergebnisse sind nach den Erfahrungen der Forscher suboptimal. Da sich die bestehenden Entwurfsmethoden weitgehend auf komplexe mathematische Modelle stützen, erhöht das die Rechenzeit und Komplexität erheblich und führt zu verschiedenen Problemen. Dazu zählen schlechte Möglichkeiten der Berücksichtigung von Constraints, ungenaues Design, schwierige Parameterabstimmung. Eine Alternative zum traditionellen Ansatz sind die Optimierungsmethoden. Bei ihnen ist die Kombination der Designparameter hinsichtlich der gewünschten Performance-Parameter des Konverters optimiert.plus 2023 05 035Abb. 3: Entwurfsmethoden für Leistungselektronik-Wandler

KI-Einsatz bei neuer Designmethode

Um die vorgenannten Probleme zu überwinden, gingen die CSA-Wissenschaftler einen anderen Weg. Sie kreierten eine neue Designmethode unter Verwendung einer Art von KI, die als künstliche neuronale Netze (ANN, Artificial Neural Network) bekannt ist und Algorithmen und Computersysteme verwendet, die die miteinander verbundenen neuronalen Netze des menschlichen Gehirns nachahmen. Der genutzte Multi-Objective-Design-Ansatz bietet gegenüber den anderen in Abbildung 3 genannten Verfahren signifikante Vorteile, beispielsweise die Reduzierung der wiederholten Verwendung komplexer mathematischer Modelle und damit des Rechenaufwands. Das führt gleichzeitig zu Zeitersparnis im Entwicklungsprozess. Die Rechenzeit wurde gegenüber den ebenfalls praktizierten Methoden der numerischen Modellierung und des geometrischen Programms (GP) um bis zu 78 % bzw. 67 % reduziert.

Die vorgeschlagene Methode wurde in MATLAB/Simulink implementiert, um einen einphasigen 1-kW-Wechselrichter mit großer Bandbreite zu entwerfen. Die Wechselrichter-Topologie, die zur Untersuchung des ANN-basierten Designansatzes verwendet wurde, ist inAbbildung 4 dargestellt.Zur Bildung des Wechselrichters wurden zwei identische DC-DC-Abwärtswandler verwendet.Jeder Wandler erzeugt die Wechselspannung mit einem DC-Offset und die sinusförmige Ausgangsspannung wird durch Kombination beider Wandlerausgänge erzeugt. Abbildung 5 gibt einen groben Überblick über den gesamten ANN-Designansatz und die Schrittfolge der Abarbeitung. Oben rechts im Bild ist die Struktur des ANN für den vorgeschlagenen Designansatz zu finden.

plus 2023 05 036Abb. 4: Versuchsobjekt einphasiger Wechselrichter mit Leistungsentkopplung

plus 2023 05 034Abb. 5: Workflow des ANN-Designansatzes

 

Das ANN kann einfach mit einem Backpropagation-Algorithmus trainiert und dann für den Designprozess angewendet werden. Im gegebenen Fall wurde es mit einem bestehenden Datensatz von über 2000 Designs trainiert, sodass das Team das am besten geeignete Design für die gewünschte Effizienz und Leistungsdichte erhielt. Man wählte vier Hauptkomponenten für das ANN-basierte Design aus, darunter die Leistungs-Galliumnitrat-(GaN)-Feldeffekttransistoren (FETs), Induktivitäten, Kondensatoren und Kühlkörper. Das ANN wurde mit den mathematischen Modellen der Verlustleistung und des Volumens dieser Komponenten trainiert.

Der Designansatz wurde durch experimentelle Tests an einem GaN-basierten einphasigen 1 kW-Wechselrichter validiert, der unter Verwendung des spezifizierten Designs erstellt wurde. Dazu implementierte man die vorgeschlagene Methode in MATLAB/Simulink. Der Wirkungsgrad und die Leistungsdichte des Geräts waren gut auf das Design und die Reichweite bestehender Geräte abgestimmt, wodurch es technisch wettbewerbsfähig und kommerziell rentabel wurde. Im Ergebnis der Arbeiten realisierte man ein Design mit einem optimierten Wirkungsgrad von 98,4 % und einer Leistungsdichte von 4,57 kW/dm3. Die Genauigkeit des Designs wurde durch experimentelles Prototyping verifiziert und der gemessene Wirkungsgrad und die Leistungsdichte waren 98,02 % bzw. 4,54 kW/dm3, sodass die Fehler von Wirkungsgrad und Leistungsdichte gegenüber den simulierten Werten beide um 0,38 % betrugen. Die neue Methode hat die Designzeiten um bis zu 78 % reduziert und es wurde ein Konverter-Modul mit einem Wirkungsgrad von über 98 % erstellt (Abb. 6).

plus 2023 05 033Abb. 6: Prototyp des mittels ANN optimierten 1 kW-Powerkonverters

plus 2023 05 037Abb. 7: Vergleich der Entwicklung des Zeitaufwandes bei Designberechnungen mittels unterschiedlicher Methoden

 

Abbildung 7 lässt erkennen, dass die ANN-KI-Methode mit wachsender Anzahl der Designs immer mehr Vorsprung bezüglich der kumulativen Zeiteinsparung gegenüber den klassischen Designmethoden gewinnt.Die Forscher äußerten sich zu ihren Arbeitsergebnissen wie folgt: Der Mitautor der Studie Dr. Wenlong Ming, Dozent an der Cardiff University und Senior Research Fellow bei CSA Catapult, hob hervor, dass genaue und schnelle transiente Modellierungs- bzw. Simulationsansätze unerlässlich seien, um die Leistung von Powerelektronik-Systemen mit großer Bandlücke effizient und schnell zu optimieren. Es sei absehbar, dass das ANN „aufgrund der Vorteile der schnellen Berechnung und der hohen Genauigkeit allmählich mehr für Wandlerdesigns verwendet wird“. Laut einem weiteren Mitautor der Studie, Dr. Ingo Lüdtke, Head of Power Electronics bei CSA Catapult, ermögliche die automatisierte Optimierung des Leistungselektronikdesigns „die volle Nutzung der Vorteile von Leistungshalbleitern mit großer Bandlücke im Vergleich zu ihren Silicium-Gegenstücken“.

Weitere Erfolge sind abzusehen

In einer Pressemeldung vom 19.1.2023 wurde mitgeteilt, dass Compound Semiconductor Applications (CSA) Catapult eine Absichtserklärung (Memorandum of Understanding, MoU) mit der Cardiff University bezüglich des weiteren Ausbaus der wissenschaftlichen Zusammenarbeit unterzeichnet hat [6].

Das MoU wird den Grundstein für eine langfristige Partnerschaft legen, um die Forschung in Bereichen gemeinsamer Stärke zu fördern und eine dauerhafte öffentliche Wirkung im Vereinigten Königreich und darüber hinaus zu erzielen.

Die Absichtserklärung wurde während einer Veranstaltung im CSA Catapult Innovation Center von Martin McHugh, CEO von CSA Catapult, und Professor Rudolf Allemann, Pro Vice-Chancellor, International and Student Recruitment und Leiter des College of Physical Sciences and Engineering an der Cardiff University, unterzeichnet.

Das MoU legt einen Rahmen fest, um gemeinsame Forschungsprojekte und Finanzierungsangebote zu entwickeln, Personal auszutauschen, Einrichtungen und Ausrüstung gemeinsam zu nutzen, Lehrinitiativen zu entwickeln und eine Pipeline von Fähigkeiten und Talenten zu schaffen. Die Zusammenarbeit würdigt die gemeinsamen Stärken von CSA Catapult und der Cardiff University in der Leistungselektronik – der Verarbeitung von Hochspannungen und Strömen zur Bereitstellung von Strom für verschiedene Anwendungen, von der Haushaltselektronik bis hin zu Elektrofahrzeugen und Raumfahrttechnologie.

www.zuken.com, https://csa.catapult.org.uk

Internationales Forschungsteam

Ergänzend zur fachlichen Darstellung zum KI-ANN-Projekt soll noch ein kurzer Blick auf das Forscherteam geworfen werden. Den publizierten Kurzbiografien ist zu entnehmen, dass alle fünf Co-Autoren aus verschiedenen Ländern stammen:

  • Dr. Rajesh Rajamony, Indien
  • Dr. Sheng Wang, China
  • Dr. Ingo Lüdtke, Deutschland
  • Dr. Gerardo Calderon-Lopez, Mexiko
  • Dr. Wenlong Ming, China

Sie studierten in ihrem jeweiligen Heimatland und wechselten danach zur weiteren wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion) nach Großbritannien. Wie aus [7], einer wissenschaftlichen Publikation vom Januar 2022, zu erkennen ist, sind Dr. Ingo Lüdtke und Dr. Wenlong Ming auch im Gebiet der Simulation von SiC Power-MOSFETs tätig. Auch das unterstreicht, dass Leistungselektronik ein breiter und wichtiger Schwerpunkt der Arbeit von CSA ist.

Referenzen

[1] Hartmut Poschmann, PLUS 1/2023, S. 30ff.
[2] https://csa.catapult.org.uk/advanced-packaging/
[3] https://csa.catapult.org.uk/blog/2022/11/09/
[4] https://ieeexplore.ieee.org/document/9887949/authors#authors
[5] R. Rajamony; S. Wang; G. Calderon-Lopez; I. Ludtke; W. Ming: Artificial Neural Networks-Based Multi-Objective Design Methodology for Wide-Bandgap Power Electronics Converters, IEEE Open Journal of Power Electronics, Vol. 3/2022, pp. 599–610 (CC BY 4.0)
[6] www.csa.catapult.org.uk/blog/2023/01/19/
[7] P. Yang; W. Ming; J. Liang; I. Lüdtke; S. Berry; K. Floros: Hybrid Data-Driven Modeling Methodology for Fast and Accurate Transient Simulation of SiC MOSFETs, IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 37, no. 1, pp. 440–451, Jan. 2022, doi: 10.1109/TPEL.2021.3101713. (CC BY 4.0)

Weitere Informationen

  • Ausgabe: 5
  • Jahr: 2023
  • Autoren: Dr. Hartmut Poschmann

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