ニューラルネットワークを用いた降圧型DC-DCコンバータの過渡特性改善について

抄録

本稿では，降圧型DC-DCコンバータのためのニューラルネットワークとモデル制御を用いた制御方法を提案する．提案方式では，ニューラルネットワークを用いて，従来のフィードバック制御であるPID制御のうちP制御の基準値を変化させることにより過渡特性を改善していく．その際，ニューラルネットワークは出力電圧を用いて予測と学習を行い，その学習の後に出力された予測値を用いてP制御の基準値の調節を行う．一方，モデル制御は，定常時と過渡時でのフィードバックのバイアスを調節し，双方での応答性を改善する。提案手法では，従来方式の基準値が固定の場合と比較してアンダーシュートが75%，収束時間が85%と改善がみられた．