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JO が 2026年07月21日03時43分29秒 に編集

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AIとパワーアンプ回路を議論してみた

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AI

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(Jo^▽^)ノぁぃ♪ ネットで面白いパワーアンプ回路が紹介されていた。 https://www.facebook.com/photo/?fbid=1546614237008753&set=a.111447983858726 ![](https://camo.elchika.com/c51a4ef4a14d590742094f19439e8a67a05c63d9/687474703a2f2f73746f726167652e676f6f676c65617069732e636f6d2f656c6368696b612f76312f757365722f31363065613966352d313034322d343333652d393135662d3735366230666537323863322f31363834663262652d356666392d346434632d623965652d633165396665336439666366/) 最近のChatGPTは電子回路をどの程度理解できるのだろうと思い、この回路を題材に技術的な議論をしてみた。 結論から言えば以前とは別物、回路図を読むだけでなく、帰還や非線形要因まで議論できる相手になっていた。 以前のチャッピィ https://elchika.com/article/5248ac3f-faa7-462a-bf6c-67b7a1f91182/ ## 「最初の議論はDCサーボ」 まず気になったのは、DCサーボに使われているLF353である。 積分回路に見えるが、積分コンデンサに並列の帰還抵抗(RF)が存在しない。 一般的にはOPアンプ自身の入力オフセットやバイアス電流によって出力が飽和しやすくなるため、高抵抗を並列に入れる設計が多い。 AIもこの点は理解しており、「正常時は外側のDC帰還ループによって平衡するが、RFを追加すると起動時や異常時の挙動はより安定する」という回答だった。 回路全体から見るとRF不要と判断した様だ、ここまで踏み込んで議論できるとは正直驚いた、AIはこの回路を「そこまで」解析出来るか! 帰還回路は RF 1k/2WとRG 33/2Wから構成されており、この回路にDCサーボが掛かっている ## 「この回路の核心」 しかし私が最も気になったのは別の部分だった。 V7・V8の局部帰還の中心にある RG33Ω抵抗である。 このRG33Ωは  ・オーバーオールNFBの分圧抵抗  ・DCサーボ注入点  ・V7・V8の局部帰還基準  ・上下段の共通基準点  ・上下段の結合点 という複数の役割を同時に持っている。 一見すると単なる局部帰還抵抗に見えるが、回路全体を見ると、この一点が設計上の「肝」であることが分かる。 AIも途中までは局部帰還抵抗として見ていたが、「私がRG33Ωは回路全体の肝だ」と指摘すると、そこから解析の視点が一段変わった。 仮想GNDではない、V7から見ると、220Ω → 33Ω → GND という経路になっている。 つまり33Ω点は完全な仮想GNDではなく、出力信号によって電位が変動する。 その変動はV8側にも伝わり、逆方向も同じである。 つまりV7・V8は単純な上下段ではなく、共通点を介して結合した差動的な動作をしている。 ## 「HFEばらつきはどうなるか」 ここで問題になるのは現実の部品である。  上下トランジスタのHFEは一致しない。  さらにHFEは電流や温度によって変化する。  220Ωの抵抗精度も完全には一致しない。 すると33Ω点には差動成分が残り、それが再びV7・V8双方へ戻る。 これは単なる利得誤差ではなく、「信号振幅に応じて変化する非線形帰還」になる可能性がある。 AIも、「この構造では上下非対称が33Ω点を介して自己変調となり、偶数次歪やIMDが発生し得る」という見解だった。 ## 「低NFBだからこその問題」 このアンプは全体としてオープンループゲインをあまり高くせず、オーバーオールNFBも少ない構成に見える。 その場合、「各増幅段の裸特性」そのものが性能を決める。 一般的な高利得アンプなら多少の非線形はNFBで圧縮される。 しかし低NFB設計では、それは期待できない。 つまり  ・上下トランジスタの一致性  ・局部帰還抵抗  ・33Ω点の振る舞い これらがそのままアンプの歪特性へ現れる可能性がある。 この構造を理解できるとはAIも進化したものだ。 ## 「基本へ戻る」 議論の最後にAIへ、「発明的な回路はどうやって生まれるのか」と聞いてみた。 返ってきた答えは印象的だった。 「既存回路の組み合わせではなく、基本原理へ立ち返ること」確かにその通りだと思う。 私が考案している回路も、「信号は本当に電圧で伝送すべきか」という基本へ戻った結果、生まれた発想だった。 新しい回路は、複雑な回路から生まれるのではない。 物理現象をもう一度見直し、「何を本当に制御すべきか」を考え直したときに初めて生まれるのだと思う。 最近のAIは、回路図を読むだけでなく、  ・帰還ループ  ・基準電位  ・状態量  ・非線形要因 まで含めて議論できるようになってきた。 もちろん、新しい回路原理をゼロから発明するのは、まだ人間の設計者の仕事だろう。 しかし、設計レビューや理論検証の相手としては、かなり頼もしい存在になったと感じている。 ## 「発明は複雑化ではなく、原理への回帰から生まれる」