EMI 필터링의 삽입 손실 및 성능

KnowlesCapacitors 블로그는 Peter Mathew의 기사에서 EMI 필터링의 삽입 손실 및 성능에 대해 설명합니다.

EMC 또는 FCC에 대한 EU 지침과 같은 국제 법규를 준수하기 위해 EMI 필터링은 장비 설계의 필수 요소입니다. 여기서 우리는 삽입 손실과 필터링 성능을 통한 EMI 필터링을 계속 탐구할 것입니다.

삽입 손실 성능은 주어진 주파수에서 신호 감쇠를 보여줍니다. 메트릭으로서 삽입 손실 성능은 필터 선택 프로세스의 지침으로 가장 유용합니다. 실제 서비스 성능은 회로 특성에 따라 다를 수 있습니다.

삽입 손실은 다음 요인에 의해 결정됩니다.

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전기 구성

소스/부하 임피던스

부하 전류

세라믹 유전 물질

접지 임피던스

완전성 보호

전기 구성

필터(커패시터/인덕터 조합)의 전기 구성 선택은 주로 소스 및 부하 임피던스에 따라 다릅니다. 삽입 손실 수치는 일반적으로 50Ω 소스 및 50Ω 부하 회로에 대해 게시됩니다. 실제로 임피던스는 수치가 암시하는 것과 다를 것이며 삽입 손실의 증가 또는 감소를 유발할 수 있습니다. 필터의 전기적 구성은 특정 소스/부하 임피던스 시나리오에 대해 필터 성능을 최적화하도록 선택해야 합니다.

피드스루 필터에서 사용할 수 있는 일반적인 유형의 전기 구성은 다음과 같습니다.

다중 요소 필터

3개 이상의 요소 포함, 예:L-C-L-C-L 필터(추가 요소를 추가하면 삽입 손실 곡선의 기울기가 증가함)

부하 전류

삽입 손실에 대한 부하 전류의 영향은 주로 사용되는 필터링 요소의 속성에 의해 결정됩니다. 유도성 요소가 있는 필터링 회로의 경우 페라이트 인덕터가 사용되는 경우 삽입 손실이 크게 감소할 수 있습니다. 페라이트 물질은 전류로 포화됩니다. 삽입 손실의 감소는 전류와 특정 페라이트 재료의 특성에 따라 다릅니다. 극단적인 경우에는 페라이트가 무효화되고 삽입 손실은 C 필터와 동일하게 나타납니다.

필터 선택

필터를 선택할 때 전기적 구성, 물리적 구현 및 재료(예:유전체 유형)가 모두 중요한 고려 사항입니다. 그림 1에 표시된 감쇠 곡선은 위에 자세히 설명된 전기 구성의 다양한 물리적 구현을 ​​차트로 표시합니다. 간단한 칩 필터가 고주파수에서 최소 감쇠를 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 이러한 특성 중 하나를 개별적으로 살펴보면 선택 과정에서 오해의 소지가 있을 수 있습니다.

다시, 구성 요소 자체를 살펴보면 세라믹 재료의 범주에 따라 성능 특성이 다릅니다. 예를 들어, 유전 상수가 증가함에 따라(따라서 필터 커패시턴스 값이 증가함) 안정성이 저하됩니다. 온도, 전압, 주파수, 시간(노화)을 비롯한 특정 작동 및 환경 매개변수가 유전 상수에 영향을 미칠 수 있습니다.

그림 2에 요약된 것처럼 EMI 필터 제조에 사용되는 세라믹 유전체의 세 가지 주요 분류는 일반적으로 초안정성(C0G/NP0), 안정성(X7R) 및 범용(Z5U, Y5V 또는 X7W)이라고 합니다. C0G/NP0 – 매우 안정적 대부분의 재료 매개변수는 온도, 전압, 주파수 또는 시간의 영향을 받지 않습니다. 재료 매개변수는 온도, 전압, 주파수 및 시간과 관련하여 상대적으로 안정적입니다.일반적인 유전 상수는 2,000 ~ 4,000이며, 주어진 커패시터 크기에 대해 C0G/NP0 재료에서 얻을 수 있는 것보다 훨씬 더 높은 커패시턴스 값을 가능하게 합니다. 전압 계수( VC)가 중요하지만 Knowles Precision Devices는 BX(2X1) 및 BZ(2C1) VC 특성Z5U/Y5V/X7W – 범용이 있는 부품도 지원할 수 있습니다. 재료 매개변수는 엄격하게 제한되며 인가된 전압에서 성능이 심각하게 손상될 수 있습니다.참고:Knowles Precision Devices는 표준 범위에서 더 높은 성능의 C0G/NP0 및 X7R만 사용합니다.

커패시턴스 값의 확산

세라믹 커패시터의 커패시턴스는 온도, 인가 전압 및 수명의 변화에 ​​따라 변합니다. 최종 커패시턴스는 그림 2에서 참조한 재료 유형 및 특성에 따라 값 범위 내에 포함될 수 있습니다. 즉, 커패시턴스가 감소하면 삽입 손실 성능도 감소합니다.

추천 이미지 출처:KnowlesCapacitors 피드스루