講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-15 10:25
推定電流を用いたニューラルネットワーク基準値修正方式DC-DCコンバータの過渡特性改善 ○星野大樹・丸田英徳(長崎大) EE2019-50 |
抄録 |
(和) |
本稿では,ニューラルネットワーク基準値修正方式DC-DCコンバータに電流推定による過補償抑制を加えた制御方式について検討を行い,提案方式が出力電圧の過渡応答に及ぼす効果について検討した.著者らは既に,過渡特性の改善方法として基準値修正を提案し,過渡応答の検討を行っている.その結果,修正量が大きくなるにつれて,遅れ時間や応答特性による過補償が確認された.提案方式では,静特性方程式から得られる推定電流を利用して,コンデンサ電流の抑制について検討したところ,過補償が抑制され,優れた過渡応答が得られたので報告する. |
(英) |
This paper studies about a neural network control for digitally controlled method for PWM dc-dc converters. Especially, we focus on an overcompensation phenomenon which causes from a neural control term for the transient response improvement. A nonlinear prediction can improve the transient response, however, it also causes the overcompensation due to the time delay of the converter system and digital control computation. In this study, an estimated current information of a steady state of DC-DC converter is used to suppress the overcompensation. The suppression method is done by a mode change of the neural network control term in the transient state. From simulation results, the proposed method can work both to improve the transient response and to suppress the overcompensation. |
キーワード |
(和) |
DC-DCコンバータ / ディジタル制御 / ニューラルネットワーク / / / / / |
(英) |
dc-dc converter / digital control / neural network / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 364, EE2019-50, pp. 7-12, 2020年1月. |
資料番号 |
EE2019-50 |
発行日 |
2020-01-08 (EE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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EE2019-50 |