機械学習を用いたDC-DCコンバータの過渡特性改善に関する研究(エネルギー技術,半導体変換技術,一般)
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概要
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本稿では,DC-DCコンバータのためのニューラルネットワーク(NN)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,PID制御のPの基準値を変化させることにより過渡特性を負荷変動による改善していく.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基準電圧の調節を行う.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41%,収束時間が48%と改善がみられた.
- 2012-07-23
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