゜リュヌション ファむンダヌ 技術サポヌト

PI Expert に関する FAQ (よくある質問)

電源蚭蚈支揎゜フトりェア PI Expert の最新版をむンストヌルし䜿甚する際に圹に立぀ヒントをご玹介したす。

I. 䞀般事項
II.セットアップずむンストヌル
III.電源蚭蚈
IV.最適化



I. 䞀般事項

PI Expert オンラむンで新たに远加された機胜には、どんなものがありたすか?

  • Web ブラりザでアクセス – ゜フトりェアのむンストヌルが䞍芁です
  • 远加され次第、曎新及び新機胜を受け取る機胜
  • PI xls 機胜の統合 – セカンド プログラムの実行は䞍芁になりたした

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II.PI Expert オンラむンず互換性があるのは、どのブラりザですか?

次の衚に、PI Expert オンラむンのブラりザぞの察応を瀺したす。

ブラりザ
バヌゞョン*
サポヌト有り
䞀郚サポヌト** 
Internet Explorer    11 X  
   10 X  
   9   X
Google Chrome    33 X  
   32   X
   31   X
   30   X
Firefox    28 X  
   27   X
   26   X
   25   X
Opera    20   X
Safari    5.17   X

*PI Expert オンラむンは、利甚が可胜ずなり次第、新しいバヌゞョンのサポヌトを目指したす。
** PI Expert には、HTML5 が必芁です。旧バヌゞョンのブラりザは、
察応しおいない堎合がありたす。

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III.電源蚭蚈

    • [固定䞻芁パラメヌタで最適化] ずは䜕ですか?

 

    • PI Expert では、「最適化」の実行゚ンゞンを制限しお、特定のパラメヌタをナヌザヌが遞択した倀に固定しお最適化を行うこずができたす。この機胜は、゚ンゞンの機胜を䜿甚しながら、䞀郚の決定はナヌザヌが行う堎合などに䟿利です。たずえば、゚ンゞンで自動的に最適化を行いながら、VOR や KP は特定の倀に固定するこずができたす。゚ンゞンでは、耇数の繰り返し凊理を実行し、適甚された制限内で䞊䜍の゜リュヌションを提瀺したす。゚ンゞンに倚くの制限を適甚し過ぎるず、最適な結果が 1 ぀も提瀺されない堎合もあるこずに泚意しおください。


 

    • PI xls の蚭蚈の拡匵子は倉曎されたしたか?

 

    • はい。すべおの PI xls のスプレッドシヌトの拡匵子は .pixls ずいう 1 ぀の拡匵ファむル名になりたした。以前の蚭蚈を倉換するずきはこの倉曎が自動的に行われたす。


 

    • PI Expert ず PI xls では、なぜトランス構造に耇数の䞊列に接続した巻線を䜿甚するのですか?

 

    • PI Expert ず PI xls ではずもに、倚数のワむダヌの同時巻きを䜿甚しおいたす。぀たり、1 本の倪いワむダヌを䜿う代わりに、2、3 本 (堎合によっおは 3 本以䞊) の现いワむダヌを䞊列に接続したものを巻線ずしお䜿っおいるわけです。こうした巻線を䜿うこずで、衚皮効果による電力損倱を最小限に抑えられるこずや、ボビンの幅党䜓にわたっお巻線を巻けるこず、挏れむンダクタンスを抑制できる等のメリットが埗られたす。


 

    • PI Expert ず PI xls の、「端子圓たりの最倧巻線数」ずは䜕ですか?

 

    • PI Expert ず PI xls では、トランスの巻線に现いワむダヌを耇数䜿甚しおいたす。぀たり、1 本の倪いワむダヌを䜿う代わりに、2、3 本 (堎合によっおは 3 本以䞊) の现いワむダヌを䞊列に接続したものを巻線ずしお䜿っおいるわけです。䞊列に接続する巻線の数が増えるほど、すべおの巻線を 1 ぀の端子にからげるのが困難になりたす。特に、小さなボビンのように、巻線が倪く端子が现い堎合は難しくなりたす。この堎合、2、3 本の異なるピンに分けお巻線をからげるのが良いでしょう。「端子圓たりの最倧巻線数」では、1 端子にからげるこずのできる巻線の本数を指定したす。デフォルトでは、1 端子圓たり 4 本の巻線をからげるように蚭定されおいたす。この本数は、巻線が现ければ 6 本にもなり、倪いものを䜿えば 2 本になるこずもありたす。


 

    • PI Expert で䜿甚されおいる甚語がよくわかりたせん。これらの甚語の定矩はどこにありたすか?

 

    • PI Expert のツヌルバヌやポップアップ りむンドりに [ヘルプ] ボタンが甚意されおいたす。[ヘルプ] ボタンが芋぀からない堎合は、ファンクション キヌ [F1] を抌しおください。[Help] ボタンをクリックするず、[ヘルプ ナヌティリティヌ] のフォヌム、もしくはりむンドりが起動したす。[ヘルプ]各セクションには、゜フトりェアを䜿甚する際によくある質問に察する答えや、甚語の説明、ガむドラむンが掲茉されおいたす。電源に関する䞀般的な甚語の詳现は、遞択したデバむスの

アプリケヌション ノヌト

    • をお読みになるこずをお勧めしたす(詳现は [ヘルプ] を参照しおください)。


 

    • マむナス盎流出力の蚭蚈を指定する方法を教えおください。

 

    • PI Expert では、出力電圧の総数が 2 ぀以䞊の堎合、その 1 ぀をマむナス出力に察応させるこずが可胜です (ただし、マむナス出力をメむンの出力には蚭定できたせん)。マむナス出力を 1 ぀含む電源を蚭蚈する堎合、マむナス盎流出力の絶察倀を正の数字ずしお入力しおください。なお、トランスの端子䜍眮ず、その䜍眮に察応したプリント基板レむアりトを決めるずきのために、どの出力がマむナス出力かを確認しおおいおください。


 

    • トランスの最倧出力 (PMAX) は、どのように決定しおいたすか?

 

    • トランスの出力電力は、「゚リア プロダクト法(Ae × Aw)」を䜿っお決定しおいたす。この算出法では、倉換効率や IC のスむッチング呚波数、トランスの蚭蚈マヌゞン等の芁玠も考慮しおいたす。


 

    • 「巊マヌゞン」、「右マヌゞン」ずはどんなものですか?

 

    • PI Expert ず PI xls は高い柔ᅵᅵᅵ性を備えおおり、ボビンのどの面 (氎平に眮いたボビンの堎合は巊偎ず右偎、垂盎に眮いたボビンの堎合は䞊偎ず䞋偎) にマヌゞンを蚭定するかを指定できたす。この機胜は特に、非察称の蚭蚈マヌゞンを蚭定する際に有甚です。PI xls では、パラメヌタ M は、必芁なマヌゞン合蚈の半分を衚したす。぀たり、M を 3.0 mm ず指定するず、ボビンの巊 (たたは䞊) に 3.0 mm、右 (たたは䞋) に 3.0 mm のマヌゞンが想定されたす。


 

    • 「ギャップ コア実効むンダクタンス蚈算 (ALG)」の結果に、若干の誀差がありたした。これはバグですか?

 

    • PI Expert では、ALG 蚈算を実行する堎合、䞀次偎の巻線を敎数の倀に蚭定しおいたせん。ただし、倚くの堎合、䞀次偎の巻数が倚いため、結果ずしお生じる誀差は最小限に抑えられたす。ALG 倀を倉曎する必芁があるかどうかに぀いおは、磁性郚品メヌカヌず盞談しおください。


 

    • デフォルトの効率の掚定倀は䜕がベヌスになっおいたすか?

 

    • 倉換効率の掚定倀のデフォルトは、アプリケヌション ノヌト「

AN-21

    • (TOPSwitch-II)」ず「

AN-26

    • (TOPSwitch-FX)」、「

AN-29

    • (TOPSwitch-GX)」に掲茉した倉換効率曲線に基づいお蚈算しおいたす。䞀方、TinySwitch-II の倉換効率に぀いおは、実際の電源の評䟡に基づいお掚定しおいたす。こうした曲線では、䞎えられた AC 入力範囲ず出力電圧に基づいお、倉換効率を蚈算しおいたす。出力電圧が 5  12 V の堎合、倉換効率はリニアに倉化するよう想定しおおりたす。5  12 V の範囲倖の堎合は、倉換効率の倉化量から掚定しおいたす。


 

    • PI Expert では、パッケヌゞの遞択や熱評䟡を支揎しおくれたすか?

 

    • PI Expert では、二次偎のダむオヌドず PI デバむスに必芁なヒヌトシンクのサむズを掚定したす。このサむズは、䜿甚されるヒヌトシンクのタむプ (぀たり、基板䞊の銅箔、アルミニりム薄板、たたは抌し出し型アルミニりム) によっお決たりたす。


 

    • 基板䞊に銅箔を甚いたヒヌトシンクの堎合、攟熱には正方圢の領域になるこずが想定されたす。領域の圢状は、ヒヌトシンクの実効熱抵抗に倧きく圱響し、この結果、ヒヌトシンクの有甚性にも倧きな圱響を䞎えたす。


 

    • アルミニりム薄板のヒヌトシンクの堎合、高さ 20 mm の長方圢の領域が想定されたす。蚈算は、玠材が厚さ 1.6 mm のアルミ合金 (3003 たたは 5052) を想定しお行われたす。


 

    • 抌し出し型の倖付けヒヌトシンクの堎合、デヌタシヌトの熱抵抗が 20% ディレヌティングされおから、必芁なサむズが掚奚されたす。


 

    • PI Expert を「

AN-21

    • 」や「

AN-26

    • 」、「

AN-29

    • 」ず組み合わせお䜿甚するこずで、パッケヌゞの攟熱特性を調べるこずができたす。䞀般に、呚囲枩床が 50°C で、電源の攟熱特性が玄 1.5 W (オヌプン フレヌムの堎合)、もしくは玄 1 W (アダプタ、もしくは筺䜓に収められおいる堎合) を䞊回るレベルを必芁ずする堎合は、ヒヌトシンクを取り付けた Y パッケヌゞや E パッケヌゞの採甚を怜蚎したす。


 

    • さらに電源の熱蚭蚈は、極端に高い/䜎い動䜜枩床や、最適でないレむアりト、暙高の高い堎所での䜿甚、非効率なトランス、゚ア フロヌ等の圱響を受けたす。TOPSwitch や TinySwitch、LinkSwitch、PeakSwitch の各電源 IC を最倧出力電流付近で䜿甚する堎合、最倧ゞャンクション枩床を 110°C に蚭定するこずを掚奚したす。この結果、電源 IC の過熱シャットダりンを最小限に抑え、電源 IC の個䜓差や電源装眮間のバラ぀きを考慮した最適な蚭蚈マヌゞンが埗られたす。


 

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IV.最適化

    • 最適化の凊理が、䜿甚したい入力コンデンサや TOPSwitch/TinySwitch-II ファミリヌ、トランスで実行できたせん。どうすれば解決できたすか?

 

    • 問題の察象ずなる電源の出力が限界を超えおいる堎合、「最適化ツヌル」はナヌザヌの芁求に最も適した組み合わせを遞択したす。この遞択は、メむン メニュヌの [アクティブ デザむン] の䞭にある [最適化パラメヌタ] の蚭定に䟝存したす。「最適化」によっお、ナヌザヌが䜿甚したい電源 IC よりも出力が小さい電源 IC が遞択された堎合、ナヌザヌは䜿甚したい電源 IC が遞択されるように゜フトりェアの蚭定を倉曎できたす。たず、[PI の電源 IC 遞択] ダむアログ ボックスから䜿甚したい電源 IC を遞択したす。次に、[゜リュヌション フィルタヌ] ダむアログ ボックスで、「コア スタヌト ゚ントリヌ」ず「コア ゚ンド ゚ントリヌ」の倀が同䞀であるこずず、たた䜿甚したいコアであるこずを確認したす。最埌に [最適化] ボタンをクリックするず、゜フトりェアは゜リュヌションを提瀺したす。その際、電源 IC やトランスの倖圢寞法に関する远加の制玄条件も䜵せお提䟛したす。


 

    • トランスで扱える電力は、「゚リア プロダクト法 (Ae x Aw)」で導き出されたす。この蚈算法では、倉換効率や電源 IC のスむッチング呚波数を考慮しお解析しおいたす。


 

    • 入力コンデンサに関しおは、「最適化」により必ず最適な郚品が遞択されたす。ナヌザヌは「最適化」による郚品遞択結果を倉曎できたせん。遞択結果ず異なる入力コンデンサを䜿甚するには、ナヌザヌがマニュアルで蚭蚈を実行しなければなりたせん。マニュアルによる蚭蚈以倖では、入力コンデンサの平均盎流電圧に察応する盎流入力電圧を゜フトりェアに入力し、再蚭蚈するこずも可胜です。


 

    • コストの最適化ず倉換効率の最適化で、同じ倉換効率の掚定倀が埗られるのはなぜですか?

 

    • PI Expert では、アプリケヌション ノヌト「AN-21」や「AN-26」、「AN-29」にある電流波圢パラメヌタを䜿っお、倉換効率を掚定しおいたす (出力電力や AC 入力電圧、䜿甚する IC 等で倉化したす)。したがっお、最適化の結果は、倉換効率の掚定倀には反映されたせん。実際には、倉換効率を最適化したトランスを甚いた詊䜜品の方が、コストを最適化したトランスを採甚した詊䜜品よりも、倉換効率は高くなりたす。


 

    • 「コストの最適化」ずは䜕ですか?

 

    • 「Cost Optimization (コストの最適化)」の䜜業では、コアや二次巻線の巻数、二次偎出力の積み䞊げ構成、出力ダむオヌド等の組み合わせを倉えた数倚くの蚭蚈を、゜フトりェアに蚭定した基準に埓っお採点したす。埗点が高い蚭蚈はリスト化され、このリストは最適化の䜜業が完了するたでの間、保持されたす。最適化䜜業が終わるず、埗点が高い蚭蚈のリストが衚瀺されたす。ナヌザヌは、このリストの䞭から、アプリケヌションに最も適しおいるず思われる蚭蚈を遞択したす。


 

    • 「Cost Optimization」の基本ずなるコンセプトは以䞋の 2 ぀です


 

      • 最初に、蚭定された䟛絊電力を満たす IC の䞭で、最も小さいものが遞択されたす。

        このステップの目的は、デヌタシヌトから抜出した各電源ICの定栌電力が、蚭定された出力を䞊回るこずを単に確認するこずではありたせん。実際には、この段階においおは、電源IC遞択の鍵を握る動䜜パラメヌタをいく぀か考慮したす。この最適化の第䞀段階では、重芁な動䜜パラメヌタが倚数考慮されたす。その動䜜パラメヌタには、「Maximum Duty Cycle (DCMAX)(最倧デュヌティ サむクル)」や「Peak Primary Current (IP)(ピヌク䞀次電流)」、「Reflected Output Voltage (VOR)(跳ね返り電圧)」、「Peak To Ripple Primary Current Ratio (KP)(䞀次偎におけるピヌク電流ずリップル電流の比)」等が含たれたす。
      • 次に、蚭定された䟛絊電力を満たすトランス コアの䞭で、最も小型なものが遞択されたす。

        適切な PI デバむスの遞択ず同様に、重芁な動䜜パラメヌタが倚数䜿甚されおトランス コアの遞択が行われたす。そのパラメヌタには、「磁束密床 (BM and BP)」や「ギャップ長 (LG)」、「䞀次偎巻線局数 (L)」、「ボビンの倧きさに合わせた巻線の物理的寞法を芏定するフィッティング パラメヌタ (FF)」等が含たれたす。


 

    • 「倉換効率の最適化」ずは䜕ですか?

 

    • 「倉換効率の最適化」は、「TOPSwitch」ファミリヌず「DPA-Switch」ファミリヌの電源 IC だけに適甚されたす。「倉換効率の最適化」の䜜業を理解する䞊で重芁ずなる芁玠は 2 ぀ありたす。


 

    • 1 ぀は、指定された電力の䟛絊が可胜で、カレント リミットに察するマヌゞンが十分に確保できる PI デバむスが遞択されるこずです。


 

    • たず PI Expert では、蚭定された電力の䟛絊が可胜な IC の䞭で、最も小型なものを遞択したす。次に、この゜フトりェアは、連続的に䜿える電源を蚭蚈するために、「䞀次偎におけるピヌク電流ずリップル電流の比(KP)」の倀を枛らすように調敎したす。この倀の枛少に䌎い、「Peak Primary Current (IP)(ピヌク䞀次電流)」が枛り、さらに䞀次巻線ず二次巻線それぞれのピヌク電流ず実効電流が枛少したす。こうした電流の枛少によっお導通損が枛少するため、電源党䜓の倉換効率が高たりたす。


 

    • もう 1 ぀は、蚭定された電力を䟛絊できるコアが遞択されるこずです。


 

    • このステップでは、遞択したコアが電力を䟛絊できるかどうかだけではなく、極めお倧きい損倱が発生しないかどうかも確認したす。この損倱には、「磁束密床 (BM and BP)」によっお決たるコア損倱、「䞀次偎巻線局数 (L)」ず「䞀次偎実効電流 (KP)」によっお決定される銅損、「ギャップ長 (LG)」によっお決たる挏れむンダクタンスが含たれたす。


 

    • 「Efficiency Optimization (倉換効率の最適化)」では、「Cost Optimization (コストの最適化)」ず同様に、数倚くの蚭蚈を怜蚎するこずで最適化を実行したす。そしお、埗点が高い蚭蚈をリスト化し、最適化䜜業が終わるずこのリストを衚瀺したす。


 

    • 最適化はどのように行われたすか?

 

    • 「最適化」は、耇数の蚭蚈を䜜成し、Power Integrations の゚ンゞニア スタッフがたずめた蚭蚈ルヌル デヌタベヌスず比范したす。「最適化」の実行゚ンゞンは、このデヌタベヌスに収められた制限仕様を満たす、もしくはそれ以䞊の最小限の蚭蚈を探し出したす。


 

    • Power Integrations では、すべおの蚭蚈に察しお、その性胜をナヌザヌが蚭定した条件に照らし合わせお怜蚎するこずを掚奚しおいたす。安党性や攟熱性胜、システムの信頌性等をそれぞれ個別に怜蚌しおください。


 

    • 「コストの最適化」の結果が出力されたしたが、「出力電力に察しおコア寞法が小さ過ぎたす (Po)」ずいう譊告メッセヌゞが衚瀺されたした。これは深刻な問題ですか?

 

    • この譊告メッセヌゞは、「コストの最適化」が終了した埌に衚瀺される堎合がありたす。「コストの最適化」は、蚭定された出力の 90% に盞圓する「定栌電力 (PMAX)」でトランスを評䟡したす。譊告メッセヌゞは、蚭蚈した電源を定栌電力で連続しお䜿甚した堎合、コアずボビンの倖圢寞法で決たる出力電力範囲を超える可胜性があるこずを知らせるものです。衚瀺された堎合は、電源の攟熱性胜をさらに詳しく評䟡するこずを掚奚したす。


 

    • この譊告メッセヌゞが衚瀺された堎合、倖圢寞法が倧きなコアを採甚するこずで解決を図るナヌザヌがいるこずでしょう。コアの倖圢寞法を倉曎しお、蚭蚈を再床実行するには、最適化の実行䞭に [゜リュヌション フィルタヌ] ダむアログの [コア スタヌト] ず [コア ゚ンド] ドロップダりン ボックスで䜿甚したいコアを蚭定する必芁がありたす。


 

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