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在薄膜变压器研制

来源:    作者:     发布时间:2013-02-21 16:46:40     点击数:

随着信息技术(IT)的快速发展,电子系统向高集成度、高复杂度方向发展,必然要求在更小的基片上集成更多的元器件。除了依靠高密度集成技术的发展外,从器件本身出发,只有研制小型化、薄膜化的器件,以减小系统的整体体积、重量,才能达到减小功率损耗、提高信号传输效率的要求。而作为磁性元器件中最重要的变压器、电感器,在现代射频通信电路中被广泛使用,特别是能与硅器件一起集成的薄膜变压器、电感器,在国际上备受重视。而国内长期以来,由于受薄膜磁芯材料、绕组材料、基片材料,包括制作技术及最为关键的设计技术限制,尚未研发出能够用于这一应用领域的薄膜变压器、电感器。因而,本文的研究工作正是从这里入手,从理论及实验上探索薄膜化的磁性集成器件一一变压器与电感器。

在薄膜变压器研制方面,首先实验上从磁芯材料、薄膜变压器结构、薄膜制作工艺等方面出发,设计和制作了多层薄膜叠加的I型薄膜变压器阵列,采用英国Voltech公司的变压器综合测试仪测试薄膜变压器的初次级电感、品质因子、串联等效电阻、插入损耗、分布电容等性能参数。分析讨论了磁芯薄膜的膜厚、磁芯薄膜的分层数、磁路的开路与闭路等因素对薄膜变压器性能的影响。初次级电感、Q值、插入损耗等性能曲线表明本文所设计、制作的薄膜变压器具有良好的高频性能;研发的新型高频脉冲薄膜变压器阵列,改变了传统脉冲变压器的“庞大躯体”,实现了脉冲变压器的小型化,且可实现在同一衬底上共同集成磁性元器件与半导体集成电路。其次,在理论上,基于深入分析人工神经网络技术,建立了基于人工神经网络分析的薄膜变压器模型,采用标准手册的数据训练和检验神经网络模型,结果表明建立的人工神经网络模型具有收敛稳定、收敛速度快、学习能力强、预测准确等特点,利用该人工神经网络模型能优化薄膜变压器设计。1

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