DE4240984A1

DE4240984A1 -

Info

Publication number: DE4240984A1
Application number: DE4240984A
Authority: DE
Inventors: Enrique Rodriguez-Cavazos
Original assignee: Thomson Consumer Electronics Inc
Current assignee: Technicolor USA Inc
Priority date: 1991-12-16
Filing date: 1992-12-05
Publication date: 1993-07-01
Anticipated expiration: 2012-12-06
Also published as: JPH05308535A; US5258903A; KR930015805A; JP3479093B2; DE4240984B4; KR100279337B1

Description

Die Erfindung bezieht sich auf das Gebiet der geregelten elektrischen Stromversorgungen (Netzteile) und damit assoziierte Steuerschaltungen, speziell für ein Fernsehgerät, und noch spezieller auf ein geregeltes elektrisches Netzteil, in dem periodische und transiente Änderungen - die die Belastung beeinflussen -, erfaßt bzw. gemessen, adaptiv mit ihrem vorhergesagten/vorausgesagten Einfluß auf die Belastung korreliert und dazu verwendet werden, die aktuelle Ausgangsspannung des Netzteils zu variieren, um zu kompensieren, bevor eine Änderung im Ausgangssignal des Netzteiles erscheint; was in einer verbesserten Ausgangssignal-Regelung (speziell: Spannungsregelung) resultiert.

Elektrische Netzteile beinhalten - beispielhaft - Einrichtungen zum Umsetzen von Eingangsspannung in eine Ausgangsspannung, wobei die Eingangsspannung Wechselstrom in einem gleichrichtenden Netzteil oder Gleichstrom in einem DC/DC- Steller - Versorgung (supply) oder Rückspeisung (Inverter) - sein kann. Typischerweise wird eine nominell konstante Gleichspannung gewünscht, die nicht abhängig von den Stromänderungen sein soll. Da jedoch ein Netzteil einen internen Widerstand (Innenwiderstand) aufweist, und der von der Versorgung durch eine oder mehrere elektrische Lasten entnommene Strom sich normalerweise periodisch und/oder transient ändert, wird das Netzteil so geregelt, daß die Ausgangsspannung konstant bleibt, auch wenn der in die Last gelieferte Strom variiert. Solche Regelungen werden im folgenden erörtert, und zwar mit Bezug auf ein Netzteil mit konstanter Spannung und variablem Strom; dieselben Überlegungen können ebenso auf Netzteile mit konstantem Strom und variabler Spannung angewendet werden.

In einem typischen spannungsgeregelten Netzteil wird die derzeitige (aktuelle) Ausgangsspannung gemessen und mit einem Referenzwert (Bezugsgröße) verglichen, der die erwünschte Ausgangsspannung festlegt. Beispielhaft kann ein Differenzverstärker mit seinen Eingängen an die Ausgangsspannung und eine konstante Referenzspannung gekoppelt sein, letztere gebildet durch eine rückwärts leitende (biased) Zenerdiode. Das Ausgangssignal des Differenzverstärkers variiert als Funktion der Differenz zwischen dem aktuellen Ausgangspegel und dem erwünschten Referenzwert und es ist als Fehler- oder Korrektursignal bekannt. Das Korrektursignal repräsentiert den Regelfehler des Netzteiles und wird verwendet zur Steuerung der Energieabgabe von dem Eingang des Netzteiles an den Ausgang, d. h. an die Lasten. In dieser Weise versucht das Netzteil, die Ausgangsspannung aufrechtzuerhalten (zu regeln), und zwar ohne Rücksicht auf Änderungen im Strom, die eine Folge von Laständerungen sind. Dieselbe Technik wird bei Konstantstrom- Netzteilen (Stromquellen) angewendet, um einen bestimmten geregelten Strompegel aufrechtzuerhalten, unabhängig von Änderungen in der Belastung.

Ein Element des geregelten Netzteils ist abhängig von dem Fehlersignal, das einem Differenzverstärker entspringt, um die Spannung und/oder den Strom, der den Ausgangsstufen des Netzteiles zugeführt wird, zu steuern bzw. regeln. In einem konventionellen Schaltnetzteil, wie es oft in Fernsehgeräten verwendet wird und in Fig. 3 beispielhaft dargestellt ist, wird das Ausgangs-Fehlersignal V_e des Differenzverstärkers 201 einem Pulsbreitenmodulator 202 zugeführt, um den Energiebetrag zu steuern, der an die Primärseite des Transformators (Übertragers) 203 geliefert wird. Der Verstärker 201 weist eine typische Eingangsimpedanz von Z_i auf und eine Rückkopplungs-Impedanz von Z_f. Der Transistor 204 schaltet Strom auf der Primärseite aus einer Eingangs-Spannungsquelle 205, bei einer Eingangsspannung V_in. Das Ausgangssignal auf der Sekundärseite des Übertragers 203 kann gleichgerichtet und gefiltert werden, dies unter Verwendung der Diode 206 und des Kondensators 207 oder ähnlichem, um eine geregelte Ausgangsspannung V_out zu erzeugen. Die geregelte Ausgangsspannung wird den verschiedenen Lasten zugeführt, die mit der Versorgung (Netzteil) gekoppelt sind, allgemein als Last 210 bezeichnet. Die geregelte Ausgangsspannung wird auch zu dem Eingang des Differenzverstärkers 201 gekoppelt, womit eine Rückkopplung (Rückkopplungs-Schleife) gebildet wird.

Ein inhärentes Problem bei einem geregelten Netzteil in der Art, wie es in Fig. 3 dargestellt ist, liegt vor im Fall eines Lastwechsels, bei dem (zunächst) eine Änderung der Ausgangsspannung V_out tatsächlich auftreten muß, bevor eine Änderung bei der Zufuhr oder Lieferung der Energie an die Primärseite des Übertragers 203 bewirkt werden kann. Weil die Fehlerspannung durch Messen des aktuellen Ausgangspegels V_out erzeugt wird, muß - wenn entweder die Eingangsspannung V_in sich ändert oder der Laststrom der Last 210 sich ändert - die Ausgangsspannung von dem Nominalwert (Nennwert) abweichen, der durch V_ref festgelegt ist, bevor eine Änderung bei der Energiemenge erfolgen kann, die vom Eingang des Netzteiles zum Ausgang gekoppelt wird.

Die Abweichung des Spannungspegels V_out vom Nennwert, die in einem rückkopplungs-geregelten Netzteil gemäß Fig. 3 auftritt, hängt von der Schleifenverstärkung (overall closed loop gain) der Rückkopplungsschleife bei einer Frequenz ab, bei der die Last oder die Eingangsspannung sich ändert. Die Schleifenverstärkung kann nicht beliebig hoch gewählt werden, ohne Kompromisse in der Stabilität der Rückkopplungs-Schleife (des geschlossenen Kreises). Vielmehr variieren typischerweise die Eingangsspannung und die Impedanz der verschiedenen Elemente, die die Last 210 bilden, periodisch bei bzw. mit verschiedenen Frequenzen und sind auch transienten Änderung unterworfen. Dieser Art der Regelung ist es daher inhärent, daß eine gewisse Änderung (zunächst) in der Ausgangsspannung V_out als Funktion der Änderungen in der Belastung und/oder der Eingangsspannung auftreten muß.

In vielen Beispielen kann die Änderung der Ausgangsbelastung korreliert werden mit einer Änderung in einem anderen unabhängigen Signal des Systems. Das Verhältnis bzw. die Beziehung zwischen dem unabhängigen Signal und der Änderung der Belastung ist aber selten linear und kann sich verändern mit Wechselwirkungen der Lasten. In einem Fernsehgerät besteht beispielsweise eine Korrelation zwischen dem eingehenden Videosignal und der Belastung, die das Haupt-Netzteil erfährt. Ähnlich ist die Belastung eines Tonverstärkers (Audioverstärkers) teilweise korreliert mit dem Eingangs- Audiosignal. Es ist bekannt, die Größe der Änderung (Abweichung) des Ausgangssignales eines geregelten Netzteiles durch Koppeln eines korrelierten unabhängigen Signals an den Referenzverstärker zu reduzieren. Dabei wird das unabhängige Signal vorwärts (feed forward) gekoppelt, um einen erforderlichen Abgleich der Ausgangsspannung des Netzteiles - ohne die der notwendigen Änderungen im Pegel der Ausgangsspannung abzuwarten - zu erreichen. Schaltungsbeispiele sind erläutert in US 45 36 700 und 48 09 150.

Die Einschränkungen dieser Art der Vorwärtskopplung (Vorsteuerung) bei der beschriebenen Netzteil-Regelung kann aufgrund der Tatsache abgeschätzt werden, daß die Änderung im Ausgangspegel nicht exakt und linear mit der Änderung des unabhängigen Signals übereinstimmt. Vorsteuerung (feed forward) kann nur dann voll wirksam sein, wenn diese Variablen exakt korrespondieren. Diese Form der Vorsteuerungs-"Regelung" ist also nicht voll wirksam, da eine genaue Beziehung des Ausgangspegels zu anderen sich ändernden Variablen weder konstant ist, noch einfach vorhergesagt werden kann.

Eine Aufgabe ist es daher, die Regelgüte bzw. Regelgenauigkeit eines vorwärts koppelnden Netzteils (feed forward type) zu verbessern.

Gelöst wird das vorstehende Problem mit der in den Ansprüchen 1 und/oder 12 umschriebenen Erfindung(en), die in den (jeweils) abhängigen Ansprüchen ergänzt und erweitert werden.

Das neurale (oder: neuronale) Netzwerk kann in dem Steuersystem mit der Zeit eine Reihe oder Serie von Gewichtsfaktoren aufbauen, die die Antwort des geregelten Netzteiles auf jeweilige lastbeeinflussende Variablen bzw. Variable repräsentiert. Das eingehende Signal für die Variable wird dann abgetastet und den die Antwort festlegenden Gewichtsfaktoren zugeführt, um ein berechnetes Vorsteuer-Fehlersignal bereitzustellen, welches zur Änderung des Energieflusses (des Energiebetrages) eingesetzt wird, welcher von der Eingangsquelle des Netzteiles zu seinem geregelten Ausgang gekoppelt wird.

Ein Verfahren, welches dazu verwendet werden kann, die Filtergewichtung zu verändern, um die Regelung zu optimieren, wird Rückwärts-Ausbreitung (back propagation) genannt und ist in der Technik der neuralen (neuronalen) Netzwerke und FIR-Filter bekannt. "Back propagation" bezieht sich auf das Erlernen einer Regel (Lernmethode), nicht auf eine spezielle Schaltkreis- Architektur. Im allgemeinen ist aber ein back-propagation- Neuralnetzwerk hierarchisch mit zumindest drei Ebenen von Neuronen aufgebaut, die auch als Neuroden bezeichnet werden. Ein Neuron ist ein einzelnes verarbeitendes Element. Im einfachsten Fall gibt es eine Eingangsebene (input layer) und eine Ausgangsebene (output layer) und eine Zwischenebene (middle layer). Die Zwischenebene wird oft als die "verborgene Ebene" bezeichnet, auch wenn sie nicht tatsächlich verborgen ist. Die Eingangsebene wird ein Pufferelement aufweisen, und zwar für jedes der Eingangssignale, und die Ausgangsebene muß ein Pufferelement für jedes der Ausgangssignale enthalten. Die Größe der Zwischenebene kann anwendungsspezifisch angepaßt sein und zwischen Lernfähigkeit und Arbeitsgeschwindigkeit optimiert werden. Die Neuronen und Ebenen können vollständig oder nur ausgewählt verbunden werden. Wenn sie voll verbunden sind, weist jedes Neuron der Eingangsebene eine Verbindung zu jedem Neuron der Zwischenebene auf. Ähnlicherweise ist jedes Neuron der Zwischenebene mit jedem Neuron der Ausgangsebene verbunden. Die Neuronen derselben Ebene brauchen nicht miteinander verbunden zu werden. Im Betrieb ergibt eine bestimmte Eingangsgröße eine entsprechende Ausgangsgröße, die von dem Verbindungsmuster der Neuronen und der Lernregel des Netzwerkes bestimmt wird. Die Ausgangsgröße resultiert in einem bestimmten Fehler. Der Fehler wird rückwärts weitergeleitet (propagated back) zu der Zwischenebene (middle layer), wo der Fehler jedes Zwischenebenen-Neurone errechnet wird. Die Lernregel wird dann dazu herangezogen, die Gewichtsfaktoren einzustellen, bevor das nächste Eingangssignal verarbeitet wird. Eine beispielhafte Lernregel ist die Delta-Lernregel; sie basiert auf der Methode der kleinsten Quadrate (least means squares, LMS), welche eine Lernregel mit fallendem Gradienten ist. Der Term "back propagation" wird manchmal begrenzt auf das Anwendungsgebiet der neuralen Netzwerke mit mehr als einer zwischenverarbeitenden Ebene (middle processing layer), dagegen ist die Delta-Regel beschränkt auf neurale Netzwerke mit einer einzigen Zwischenebene. Diese Unterscheidung hat keine praktischen Konsequenzen im Zusammenhang mit den erfindungsgemäßen Lehren. Die Anwendung einer Lernregel - wie die Delta-Regel - wird hier angesehen als ein besonderer Fall der Rückwärts-Ausbreitung (instance of back propagation), insoweit, als ein Fehlersignal verwendet wird, um die Gewichtungen der Zwischenlage des neuronalen Netzwerkes abzustimmen. Hier soll ausdrücklich Bezug genommen werden auf das Buch "Neural Network Primer" im allgemeinen und Teil III im besonderen, wie es von Al EXPERT, Miller Freeman Publications, San Francisco, California, erhältlich ist.

Mit der erfindungsgemäßen Lehre kann die Änderung im Ausgangssignal eines Netzteiles adaptiv korreliert werden mit einem oder mehreren unabhängigen Signalen, um fortwährend die Beziehung zwischen den Variablen, die sich auf die Last auswirken und den Änderungen in der Belastung, die daraus resultieren, neu festzulegen. In einem Fernsehgerät kann die Last (Belastung) in einer Weise variieren, die angezeigt wird von - beispielhaft - der Strahlstrom-Belastung (der Änderung der Luminanzkomponente eines Videosignals), der Änderung des Audiosignales und/oder der Gesamtbelastung eines Netzteiles.

Im Rahmen der Erfindung wird ein dreilagiges hierarchisches neurales Netzwerk (three layer hierarchical neural network) modelliert innerhalb der Architektur eines oder mehrerer FIR- Filter zur Steuerung eines Systems oder Subsystems eines Fernsehgerätes, z. B. eines Netzteiles. Das konventionelle Rückkopplungs-Fehlersignal von der Belastung, die aus dem Netzteil gespeist wird, wird beobachtet/überwacht und verwendet zur Anwendung der Lernregel, um die Gewichtungsfaktoren abzustimmen, die auf das dem FIR-Filter zugeführte Eingangssignal angewendet werden (einwirken). Dies wird so angesehen, als daß es mit der back propagation (Rückwärts- Ausbreitung) des Fehlers zu der Zwischenebene korrespondiert, wie zuvor für den allgemeinen Fall erläutert wurde. Ein Beispiel einer digitalen Realisierung eines FIR-Filters mit RAM zum Speichern von Abtastwerten und Filter-Gewichtungen oder Koeffizienten und einer arithmetischen Einheit zur Berechnung der Änderungen/Abstimmungen dieser Koeffizienten oder Gewichtungen ist der Motorola-Chip DSP 56200. Dieser Chip ist ein 28 pin HCMOS-DSP (digital signal processor), der entworfen wurde, um die Summe von Produkten auszuführen. Zwei Haupt- Algorithmen sind auf dem Chip implementiert, namentlich die "finite Summe von Produkten" und das "adaptive least mean squares" (Verfahren mit kleinsten Fehlerquadraten). Der Chip wurde für Ausblenden oder Löschen von Echosignalen in Audioanwendung, wie dem Löschen von Echos in Telefonübertragungen - speziell das Echo im Laut- bzw. Mithörtelefon -, verwendet. Die Verwendung der FIR-Filter in Schaltungen zur Löschung von Echos wird - beispielhaft - in US 38 36 734 und US 43 21 686 beschrieben.

Mit der erfindungsgemäßen Anordnung wird die Regelgüte eines vorwärtskoppelnden (spannungsgeregelten) Netzteiles verbessert, und zwar durch adaptives Berechnen der Beziehung des Regelfehlers zu zumindest einem unabhängigen Signal, das mit der Last assoziiert ist, die an dieses Netzteil angeschlossen oder angelegt wird und durch Anwenden der berechneten Korrektur anstelle oder zusätzlich zu dem unabhängigen Signal selbst, wodurch die Rückkopplungsschleife, die das Netzteil regelt, modifiziert wird. Im Zusammenhang mit einem Fernsehgerät kann das Eingangssignal das Eingangs-Videosignal sein.

Ein solches Netzteil weist eine Schaltung zum Versorgen einer Last mit Energie aus einer Quelle auf; die Last hat einen Energiebedarf oder Energie-Erfordernisse, die abhängig von einem Eingangssignal variieren, z. B. dem Videosignal eines Fernsehgerätes. Eine Rückkopplungs-Schaltung erzeugt ein erstes Korrektursignal, das den Regelfehler anzeigt. Ein neurales (neuronales) Netzwerk erzeugt ein zweites Korrektursignal, welches die vorausgesagte oder erwartete Änderung im Energiebedarf bzw. Energieerfordernis anzeigt, und zwar durch Verarbeiten von Information in aktuellen Werten (Echtzeit- Werten) des Eingangssignales. Eine Steuerschaltung - beispielhaft ein Pulsbreiten-Modulator - ist abhängig von den Korrektursignalen zum Steuern der Betriebsweise der Energieversorgungs-Schaltung. Das neurale Netzwerk weist einen ersten Signal-Adaptivschaltkreis (signal adaptive circuit) für das Eingangssignal und einen zweiten Signal-Adaptivschaltkreis für eine bearbeitete Version des Eingangssignales auf. Das be- oder verarbeitete Eingangssignal sollte linear unabhängig von dem Eingangssignal sein, um Redundanz in den Gewichtungsfaktoren zu vermeiden. Eine Quadratwurzel-Funktion, angewendet auf das Eingangssignal, ist beispielsweise angemessen für ein Schaltnetzteil. Eine Summierschaltung kombiniert die Ausgangssignale der ersten und zweiten Signal- Adaptivschaltkreise. Ein Mikroprozessor kann das neurale Netzwerk realisieren und die bearbeitete Version des Eingangssignals zur Verfügung stellen; der Mikroprozessor hat ein Ein-/Ausgangs-Interface (Schnittstelle) zum Erhalt des Eingangssignales, zum Erhalt eines Signales, das den Regelfehler anzeigt und zum Erzeugen des zweiten Korrektursignals. Der Mikroprozessor kann auch die Rückkopplungsschaltung realisieren. Die Gewichtungsfaktoren können abhängig von der Größe und der Polarität des Regelfehlers abgeglichen werden.

Hervorzuhebende Ausführungsformen der Erfindung (Anspruch 1, Anspruch 12) sind in den jeweiligen Unteransprüchen gesondert angesprochen.

Ausführungsbeispiele sollen das Verständnis der Erfindung(en) vertiefen.

Fig. 1 ist ein Blockschaltbild eines Ausführungsbeispiels der Erfindung mit den Elementen einer adaptierten Vorwärtskopplung in einem geregelten Netzteil.

Fig. 2 ist ein detailliertes Blockschaltbild einer speziellen Ausführungsform der Erfindung, wie sie in einer Video- Einrichtung angewendet werden kann, mit FIR-Filtern, die von einem Videosignal und dem Signal, das entsteht, wenn die Quadratwurzel aus dem Videosignal gebildet wird, abhängig sind.

Fig. 3 ist ein schematisches Blockdiagramm, das eine einfache Ausführungsform aus dem Stand der Technik betrifft.

Fig. 4 ist ein schematisches Diagramm zur Erläuterung einer noch spezielleren Ausführungsform als derjenigen der Fig. 2.

Fig. 5 ist ein schematisches Diagramm einer Änderung der Ausführung gemäß Fig. 4, in welcher das Rückkopplungssignal beobachtet bzw. überwacht wird und direkt vom Mikroprozessor ver- bzw. bearbeitet wird.

In Fig. 1 ist ein adaptives vorwärtskoppelndes geregeltes Netzteil (geregeltes Netzteil mit Vorsteuerung) als Ausführungsbeispiel der Erfindung dargestellt, wobei Elemente des grundlegenden geregelten Netzteiles von Fig. 3 enthalten sind. Das Ausmaß der von der Spannungsquelle oder dem Eingang Vi_n zum Ausgang V_out, an welchen die Lasten 50 angelegt werden, gekoppelten Energie wird unter Verwendung eines Rückführ-Pfades mit einem Differenz- oder Komparator-Element, wie einem analogen Differenzverstärker 24, gesteuert. Der Verstärker 24 erzeugt ein erstes Korrektursignal V_e. Die Last 50 kann in ihren Energieanforderungen oder Energieerfordernissen variieren, was Anderungen in einer Mehrzahl verschiedener Eingangsfaktoren anzeigt. Diese Eingangsfaktoren beinhalten - beispielhaft - Strahlstrom-Belastung (die im allgemeinen mit Videosignal Änderungen im Verhältnis steht), Audio-Ausgangsbelastung und Gesamt-Netzteilbelastung. Die Ausgangsspannung V_e des Differenzverstärkers 24 wird einem Summierpunkt 62 zugeführt. Der Summierpunkt erhält zumindest ein weiteres Eingangssignal, namentlich das Ausgangssignal eines oder mehrerer neuraler Netzwerke 60, die ein zweites Fehlerkorrektursignal V_P (auch: vorhergesagtes oder erwartetes Korrektursignal) erzeugt. Das neurale Netzwerk 60 kann als ein oder mehrere FIR-Filter realieiert werden, wie dies Fig. 2 zeigt. Ein FIR-Filter 70 beinhaltet eine Verzögerungskette oder ein Schieberegister 86, welche(s) eine begrenzte Zahl von aufeinanderfolgenden Abtastwerten des Eingangssignales speichert. Diese Abtastwerte werden über einen Satz von Gewichtungsfaktoren 92 skaliert, jeweils einer für jede Anzapfung der Verzögerungskette, und die gewichteten Abtastwerte werden addiert, um das Ausgangssignal des FIR-Filters zu erzeugen. Die Werte der Gewichtungen bestimmen die Frequenzantwort des Filters. Das zweite Fehler- Korrektursignal ist eine Funktion von einem oder mehreren unabhängigen Signalen 75, die zumindest teilweise korreliert sind mit dem Regelfehler. Das Ausgangssignal der Summierstelle 62 bildet ein Eingangssignal eines steuerbaren Koppelelementes 26, z. B. eines Pulsbreitenmodulators.

Die Regelung gemäß der Erfindung basiert auf beiden, dem Unterschied zwischen der Ausgangsspannung V_out und der Referenzspannung und dem zusätzlichen Faktor aus dem neuralen Netzwerk 60, der einen Regelfehler - als Funktion der korrelierten Variablen - vorhersagt. Das neurale Netzwerk 60 verändert oder aktualisiert (updates) den vorhergesagten Fehler basierend auf der jüngsten oder jüngeren Geschichte (recent history) fortlaufend durch Beobachten oder Überwachen des Ausgangssignales des Differenzverstärkers als ein Update-Eingang und erreicht so - im Zuge der Zeit - eine genaue Schätzung der speziellen Funktion, über die der Fehler aktuell mit der unabhängigen Signalgröße korreliert ist, z. B. mit dem Video- Eingangssignal. Die Änderungen im Ausgangssignal eines geregelten Netzteils wird adaptiv erfaßt, um kontinuierlich die Beziehung zwischen den lastbeeinflussenden Variablen - wie dem Pegel des Videosignals in einem Fernsehgerät - und den Änderungen der Last, die daraus resultieren, neu zu definieren (nachzuführen).

Das neurale Netzwerk bildet zeitabhängig eine Serie von Faktoren, die die Funktion oder Abhängigkeit des geregelten Netzteiles zu den jeweiligen lastbeeinflussenden Variablen bzw. der lastbeeinflussenden Variablen repräsentieren. Das eingehende Signal für diese Variable(n) wird dann den Faktoren zugeführt, die die Antwort festlegen (definieren), um ein berechnetes Vorsteuer-Fehlersignal zu erhalten, das zur Änderung der Energiemenge verwendet werden kann, die von dem Leistungseingang des Netzteiles zu seinem geregelten Ausgang gekoppelt bzw. übertragen wird.

Ein detaillierteres Schaltbild zeigt die Fig. 2. Das steuerbare Koppelelement 26 ist ein Schaltregler-Netzteil, das einen Pulsbreiten-Modulator 28, einen Übertrager 32 und einen Leistungs-Schalttransistor 36 - der mit der Primärwicklung des Übertragers 32 gekoppelt ist - und eine Gleichrichter-Schaltung aufweist, die von der Diode 42 und dem Kondensator 44, der mit der Sekundärwicklung des Transformators 32 gekoppelt ist, gebildet wird. Die Primärwicklung wird zwischen die Eingangsspannung V_in und den Kollektor des Transistors 36 gekoppelt (geschaltet). Der Emitter wird mit dem Masseanschluß (ground) gekoppelt und die Basis wird mit dem Ausgang des Pulsbreiten-Modulators gekoppelt (verbunden). Die Breite der Ausgangspulse des Pulsbreiten-Modulators wird als Funktion des Pegels des Eingangssignals des Pulsbreiten-Modulators variiert, womit mehr oder weniger Energie den Primärwicklungen des Übertragers 32 zugeführt wird. Die Leistung, die auf die Sekundärwicklung des Übertragers übertragen wird, wird von der Diode 42 gleichgerichtet, von dem Kondensator 44 gefiltert (geglättet) und an die Last bzw. Lasten 50 - die an die Versorgung gekoppelt sind - abgegeben. Die Lasten/Last 50 kann variierende Energie-Anforderungen (sich verändernden Energiebedarf) haben, wie im Zusammenhang mit Fig. 1 erläutert wurde. Die Eingangsanschlüsse des Differenzverstärkers 24 sind gekoppelt mit dem Ausgang V_out bzw. einer Spannungsreferenz 54, z. B. einer rückwärts vorgesteuerten (reverse biased) Zenerdiode.

Zwei unterschiedliche FIR-Filter 70 und 72 können verwendet werden, eines, das direkt auf das Videosignal einwirkt, und ein anderes, das mit einer bearbeiteten oder geänderten Version des Eingangs-Videosignals gespeist wird. In dem dargestellten Beispiel wird aus dem Eingangssignal die Quadratwurzel (SQRT) gebildet, was mit dem SQRT-Schaltkreis 82 geschieht, und das so gebildete Wurzelsignal bildet das Eingangssignal des zweiten FIR-Filters 72 ("FIR"= Filter mit endlicher Einstellzeit). Das Ausführungsbeispiel ist speziell geeignet für ein geregeltes Netzteil in einem Fernsehgerät, weil die Übertragungsfunktion des Sperrwandler-Schaltnetzteiles das Quadrat des Fehlersignals beinhaltet. Entsprechend kann die Regelgüte oder Regelgenauigkeit insgesamt optimiert werden, wenn das Eingangssignal und auch dessen Quadratwurzel verwendet wird. In anderen Anwendungen von geregelten Netzteilen, bei denen sich ergibt, daß das Eingangssignal mit einem Regelfehler korreliert ist, können andere Funktionen stattdessen verwendet werden oder zusätzlich zu der Quadratwurzel-Funktion hinzugefügt werden. Die Ausgangssignale der FIR-Filter 70 und 72 sind Eingangssignale der Summierstelle, wo sie zweite und dritte Fehler- Korrektursignale repräsentieren. Das Ausgangssignal der Summierstelle 62 ist ein zusammengesetztes Fehler- Korrektursignal (composite error correction signal), das eine Komponente aufweist, die die vergangene Leistungsfähigkeit bzw. Qualität (performance) reflektiert, die auf dem Rückkopplungssignal V_e und Komponenten basiert, die die vorhergesagte - auf dem Eingangssignal basierende - Leistungsfähigkeit reflektieren.

Die Gewichtungsfaktoren W (92, 94) sind jeweils mit den Schieberegistern 86 und 88 assoziiert und können vorgewählt bzw. vorgegeben werden, z. B. basierend auf Funktionstests der Anordnung unter verschiedenen Bedingungen. Alternativ können die Gewichtungsfaktoren W für jeden Filter von einem Netzteil- Mikroprozessor PS µP 80 bereitgestellt werden. Die Gewichtungsfaktoren werden abgestimmt, und zwar abhängig von dem Fehlersignal V_e, welches von dem Netzteil-Mikroprozessor 80 als ein Update-Signal überwacht bzw. beobachtet wird. Der Netzteil- Mikroprozessor kann auch von einem Haupt-Mikroprozessor des Fernsehgerätes, dem TV-µP, gesteuert werden, welche Verwendung mehr und mehr üblich wird.

Die Vorverarbeitung des Eingangssignals, z. B. das Bilden der Quadratwurzel daraus, schafft neue Signale zur Verarbeitung über die FIR-Filter und verbessert das Ausmaß, mit dem das Filter den Regelfehler genau vorhersehen und die geeignete Korrektur vorsteuern (feed forward) kann. Es ist jedoch ratsam eine Vorverarbeitung zu verwenden, die Charakteristika des Eingangssignals erzeugt, die linear unabhängig sind, um Redundanz in den Gewichtungen zu vermeiden. Redundanz kann Instabilität verursachen, wie Schwingung oder Wegdrift- Bedingungen in den Gewichtungen.

Die FIR-Filter - auch die Gewichtung oder Faktoren, die die FIR- Antwort definieren - können in einem Mikroprozessor 110 realisiert werden, wie das Ausführungsbeispiel gemäß Fig. 4 zeigt. Der Mikroprozessor 110 kann fortlaufend das Fehlersignal V_e als Update-Signal überwachen und das unabhängige Eingangssignal als Basis für ein fortlaufendes Neuberechnen des erforderlichen Abgleichs der Gewichtungen oder Faktoren überwachen oder beobachten, um die Faktoren in einer Richtung zu ändern, die das Fehlersignal minimiert. Auf diese Weise folgt die Filterantwort dem Eingangssignal so, daß die resultierende Ausgangsspannungs-Änderung minimiert wird, sogar wenn eine besondere Beziehung zwischen dem Fehler und dem Eingangssignal sich mit der Zeit verändert.

In Übereinstimmung mit einer erfindungsgemäßen Anordnung wird ein neurales Drei-Ebenen-Netzwerk in hierarchischer Struktur (three layer hierarchical neural network) in der Architektur eines oder mehrerer FIR-Filter modelliert. Das konventionelle Rückkopplungs-Fehlersignal von der Last wird überwacht/beobachtet und verwendet zur Anwendung der Lernregel, um die Gewichtungsfaktoren abzustimmen, die auf das Eingangssignal des FIR-Filters einwirken. Die adaptiven FIR- Filter können von einem prozessor oder Mikroprozessor gesteuert werden, sie können auch als Teil des Mikroprozessors realisiert sein, wie dies in Fig. 4 dargestellt ist. Die Verzögerungsketten (delay lines) bzw. die Schieberegister 86 und die Gewichtung oder Koeffizientenfaktoren 92 sind im Speicher eines Mikroprozessors 110 verknüpft und gespeichert (mapped and stored). Der Mikroprozessor kann die Abtastdaten über ein Puffer 116 direkt handhaben bzw. bearbeiten und/oder eine numerische Funktion aus den Abtastwerten herleiten, wie die Wurzelbildung über den Mathematik-Prozessor 82. Abtastwerte des unabhängigen Signals, z. B. des Videosignals, werden unter Verwendung von Analog/Digital-Umsetzer 122 gewonnen. Der Differenzverstärker 124 hat Eingänge, die mit dem geregelten Ausgang V_out und mit einer Referenzspannung, die von der Zenerdiode 56 bereitgestellt wird, gekoppelt sind, wobei die Zenerdiode rückwärts über den Serienwiderstand zu (aus) einer Spannungsquelle V_r vorgesteuert wird (biased). Abtastwerte des Fehlersignals V_e, welches ein erstes Korrektorsignal darstellt, werden von dem Analog/Digital- Umsetzer 120 bereitgestellt. Die Ausgangssignale der Analog/Digital-Umsetzer 120 bzw. 122 werden zu einem Eingangs/Ausgangs-Interface (I/O-Schnittstelle) 112 gekoppelt. Die Abtastdaten und die Quadratwurzel-Daten und/oder andere numerische Funktionen sind im Prozessor 110 gespeichert. Diese Funktionen werden in Fig. 4 mit den Bezeichnungen "Abtastwerte bzw. Samples" für die direkt abgetasteten Daten 116 und "SQRT bzw. Wurzelbildung" für die numerisch bearbeiteten Daten 82 dargestellt, in diesem Beispiel die Quadratwurzeln der absoluten Werte der Abtastwerte. Die Abtastwerte und deren Quadratwurzel- Werte können von den Roh-Daten abgeleitet werden, die von den Ausgängen der Analog/Digital-Umsetzer 120 und 122 zur Verfügung gestellt werden, optionell mit einem vorhergehenden Skalieren oder pegelschieben der Werte oder auch mit einer Berechnung der erforderlichen numerischen Funktion. Alternativ können Einrichtungen außerhalb des Mikroprozessors 110 die Daten in analoger oder digitaler Form vorverarbeiten.

Im erwähnten Ausführungsbeispiel sind die Ausgänge der Analog/Digital-Umsetzer 120, 122 mit den Eingängen des Mikroprozessors 110 gekoppelt, der die Adressierung und die arithmetische Verarbeitung der Abtastwerte und der Gewichtungen vornimmt. Die Speicherung der Abtastwerte der Daten und der abgeleiteten Funktion werden in einer Aufeinanderfolge von Schieberegister-Stufen 86 bzw. 88 gespeichert, die gekoppelt sind mit Sätzen (Sets) von gespeicherten Gewichtungen 92 bzw. 94. Erkennbar wird, daß diese Funktion implementiert werden kann über Tabellen von Abtastwerten und Gewichtungen, die im RAM gespeichert sind, welche sukzessive von dem Prozessor 110 adressiert werden, oder ein tatsächliches Schieberegister findet seine Anwendung. Die Faktoren werden mit den korrespondierenden Gewichtungen multipliziert, die Produkte werden summiert und das Ergebnis wird an einem internen Summierpunkt 64 gebildet (addiert). Das erste Korrektursignal bildet den Pfad für die back propagation des Ausgangssignal-Fehlers zu der Zwischenebene des neuralen Netzwerkes. Der Vorsteuer-Wert (feed forward value), der von dem Mikroprozessor 110 als Summe von Produkten der Speicherwerte in den Zellen der Verzögerungskette 86, 88 und den Gewichtungen in den Koeffizienten-Zellen 92, 94 berechnet wird, bildet ein zweites Korrektursignal, es wird in einen Analogpegel über den Digital/Analog-Umsetzer 124 umgesetzt. Das Ausgangssignal des Digital/Analog-Umsetzers 124 wird summiert mit dem Fehlersignal V_e im Knoten 62. Das Ausgangssignal der Summierstelle 62 ist ein zusammengesetztes Korrektursignal, welches den pulsbreiten-Modulator 28 steuert.

Die Gewichtungsfaktoren können für jeden Abtastwert oder in einer unterschiedlichen (Abtast-)Rate neu berechnet werden. Zum Beispiel während jedes Zyklus des pulsbreiten-Modulators 28, der asynchron zu der Daten-Abtastung arbeitet, oder mit einer geringeren Frequenz, jeder der Gewichtungsfaktoren wird aufwärts oder abwärts - wie notwendig - in die Richtung verändert, die das Fehlersignal V_e herabsetzen würde. Die Größe der Anderung hängt ab: von dem Beitrag der Gewichtung, der auf die gesamte Filterantwort abgestimmt ist, von dem Betrag des erfaßten Fehlers und von einer beliebigen Lernrate, die bestimmt, wie schnell das Filter abgestimmt werden muß, um dem Eingangssignal zu folgen. Schnellere Lernraten sind weniger stabil als langsamere Lernraten, sie erlauben jedoch eine schnellere Filterantwort, um den residuellen Regelfehler herabzusetzen.

Die Gewichtungsfaktoren können auf der Basis jedes abgetasteten Wertes (sample by sample) abgestimmt (oder: eingestellt) werden, was gemäß folgender Beziehung geschehen kann:

W_j+1 = W_j + (a·V_e·X)/(E_X2),

wobei
W_j+1 die vorhergehende (alte) Gewichtung;
a der Faktor der Lernrate;
V_e das Ausgangssignal des Fehler-Verstärkers;
E_X2 die Summe der Quadrate des Filter-Eingangs;
X das Eingangssignal entsprechend der abzustimmenden Gewichtung.

Die Berechnung der neuen Gewichtung kann so oft wie gewünscht erfolgen. Im Beispiel, in welchem sich das Filter auf ein geschaltetes Netzteil (SMPS) bezieht, können die Gewichtungen einmal für jeden Schaltzyklus des Netzteiles eingestellt oder abgestimmt werden. Die Abtastrate des Eingangssignales kann sich von der Schaltfrequenz unterscheiden, insbesondere wird sie basierend auf dem Frequenzgehalt des unabhängigen Signals bestimmt. Die Abtastrate sollte die höchsten interessierenden Frequenzen des unabhängigen Signales wesentlich übersteigen.

Zwei grundlegende Varianten können gewählt werden, um das gewichtete FIR-Filter zu implementieren. In einem kostengünstigen Ausführungsbeispiel können die Gewichtungen während der Entwurfsphasen eines bestimmten Schaltkreises oder Teiles vorbestimmt werden, z. B. für ein bestimmtes Modell eines Fernsehers, das ein geregeltes Netzteil und bestimmte damit verbundene Lasten beinhaltet. Die Gewichtungen können z. B. so gewählt werden, daß die stationären Pegel der Gewichtungen, die adaptiv selbsteingestellt (updated) wurden, notiert oder aufgezeichnet werden. Diese Gewichtungen werden dann in das Netzwerk als vorgegebene Konstanten (preset constants) eingefügt. Eine solche Lösungsvariante ist akzeptierbar, wenn die Betriebsbedingungen genau vorhersehbar sind und die Systemcharakteristika so sind, daß sie sich von Gerät zu Gerät sehr genau wiederholen.

Dazu alternativ können die Gewichtungen kontinuierlich geändert oder aktualisiert (updated) werden, während das Gerät in Betrieb ist, z. B. während jeder Daten-Abtastperiode. Das fortgesetzte Abtasten bzw. die selbstadaptierende Variante (training approach) wird im allgemeinen eine verbesserte Qualität oder Leistungsfähigkeit für eine gegebene Anzahl von FIR-Filter- Anzapfungen liefern. In einem Ausführungsbeispiel, bei dem die Gewichtungen fortlaufend geändert bzw. aktualisiert werden, können die Gewichtungen mit Nennwerten vorgegeben werden (preset values), um das Gerät zu initialisieren, statt diese Werte von Null beginnend zeitabhängig aufzubauen. Die Nennwerte (nominal values) können auch verwendet werden, um das FIR-Filter für den Fall einer Transienten rückzusetzen, die bewirkt, daß das Fehlersignal bzw. der erfaßte Fehler zu groß wird.

Es ist möglich, die Anzahl der FIR-Filter-Anzapfungen zu reduzieren, indem der Betrieb eines Filters über der Zeit untersucht wird. Nachdem das Filter seinen stationären Zustand erreicht hat, kann es ersichtlich werden, daß einige Signale oder Anzapfungen stärker als andere das Filter-Ausgangssignal beeinflussen. Diejenigen Signale, die einen signifikanten Beitrag leisten, können beibehalten werden, während diejenigen Signale, die mit relativ geringen Gewichtsfaktoren skaliert werden, entfallen können, ohne daß der Filter-Betrieb wesentlich verschlechtert wird.

Die Ausführungsform von Fig. 5 ist eine Alternative zur Ausführung gemäß Fig. 4. Der Komparator 24 und die damit assoziierten Schaltkreise wurden in Fig. 5 eliminiert. Stattdessen ist das V_out-Signal ein direktes Eingangssignal zu dem Analog/Digital-Umsetzer 12. Der Vergleich dieses Wertes mit einem Referenzwert wird von dem Mikroprozessor 110 ausgeführt, in dem der Referenzwert programmiert oder sogar für verschiedene Betriebsweisen geändert werden kann. Das Ausgangssignal des neuralen Netzwerkes und das Ausgangssignal des Referenzvergleichs werden auch von dem Mikroprozessor summiert. Das Ausgangssignal des Mikroprozessors an dem Digital/Analog- Umsetzer 124 ist bereits die Kombination aus ersten und zweiten Korrektursignalen. Entsprechend ist der separate Summierschaltkreis 62 entfallen. Im übrigen arbeitet die Ausführung gemäß Fig. 5 in gleicher Weise wie diejenige der Fig. 4

Die Erfindung kann auf verschiedene Arten von geregelten Netzteilen angewendet werden, z. B. Linear-Netzteile, wie solche mit Längstransistor, oder in anderen Formen von Schaltnetzteilen, wie dem Hochspannungs-Generator, der in Fernsehgeräten regelmäßig verwendet wird.

Claims

1. Steuerschaltung für ein Fernsehgerät

- mit Mitteln (26), die abhängig sind von einem ersten Korrektursignal (V_e) zum Versorgen einer Last (50) aus einer Quelle (V_in), wobei die Last (50) Energieerfordernisse (Energiebedarf) hat, die sich abhängig von einem Eingangssignal (75) ändern,
- mit Mitteln (24) zur Beobachtung oder Überwachung zurückliegender Energieerfordernisse und zur Erzeugung des ersten Korrektursignals (V_e), das die zurückliegenden Energieerfordernisse anzeigt;

gekennzeichnet durch

- ein neuronales Netzwerk (60), das abhängig von dem Eingangssignal (75) ist, zur Voraussage (Antizipation) von Energieerfordernissen und zur Erzeugung eines zweiten Korrektursignals (V_p), welches die vorausgesagten Energieerfordernisse anzeigt, wobei die Energie- Versorgungsmittel (26) auch von dem zweiten Korrektursignal (V_p) abhängig sind.

2. Steuerschaltung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das neuronale Netzwerk (60) eine Adaption zur Vorhersage (Antizipation) der Strahlstrom-Belastung aufweist.

3. Steuerschaltung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß das neuronale Netzwerk (60) eine Adaption zur Vorhersage von Audiobelastung aufweist.

4. Steuerschaltung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das neuronale Netzwerk (60) eine Adaption zur Vorhersage der Luminanzpegel-Belastung aufweist.

5. Steuerschaltung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das neuronale Netzwerk (60) eine Adaption zur Vorhersage der Netzteil-Belastung aufweist.

6. Steuerschaltung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das neuronale Netzwerk (60) ein adaptives Filter (70, 72) aufweist.

7. Steuerschaltung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das neuronale Netzwerk (60) ein FIR-Filter (Filter mit endlicher Einstelldauer, 70, 72) aufweist.

8. Steuerschaltung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch Mittel (88) zur Lieferung von Werten an das neuronale Netzwerk (60) zum Aktualisieren/Ändern (updating) des zweiten Korrektursignals (V_p).

9. Steuerschaltung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei der das neuronale Netzwerk (60) aufweist:

- erste Mittel (70) zum Filtern des Eingangssignales (75);
- Mittel (82) zur Verarbeitung/Bearbeitung des Eingangssignales;
- zweite Mittel (72) zum Filtern des bearbeiteten Eingangssignales (75);
- Mittel (62) zum Kombinieren der Ausgangssignale der ersten (70) und zweiten (72) Filter (Filtermittel).

10. Steuerschaltung nach Anspruch 9, bei der die Mittel (82) zur Ver- bzw. Bearbeitung des Eingangssignales (75) eine Quadratwurzel-Funktion (SQRT) aufweisen/beinhalten.

11. Steuerschaltung nach Anspruch 1, bei der das neuronale Netzwerk (60) einen Mikroprozessor (110) aufweist.

12. Netzteil für ein Fernsehgerät mit Mitteln (26), die abhängig von einem ersten Korrektursignal (V_e) sind, zur Versorgung einer Last (50) mit Energie aus einer Energiequelle (V_in);

- mit Mitteln (24) zum Beobachten/Überwachen der Last (50) und zur Erzeugung des ersten Korrektursignals (V_e), das die zurückliegenden Änderungen der Energieerfordernisse der Last (50) anzeigt, welche von einem Videosignal abhängig sind; gekennzeichnet durch,
- Mittel (110), die abhängig von dem Videosignal sind, zur Erzeugung eines zweiten Korrektursignals (V_p), das die vorausgesagte Änderung des Energiebedarfs (der Energieerfordernisse) anzeigt, wobei die Energieversorgungsmittel (26) auch von dem zweiten Korrektursignal (V_p) abhängig sind.

13. Netzteil nach Anspruch 12, bei dem die Mittel (110) zur Erzeugung des zweiten Korrektursignals (V_p) ein neuronales Netzwerk aufweisen zur Verarbeitung von Information in aktuellen Werten des Videosignals.

14. Netzteil nach Anspruch 12 oder 13, bei dem die Mittel (110) zur Erzeugung des zweiten Korrektursignals eine Adaption zur Vorhersage der Strahlstrom-Belastung aufweisen.

15. Netzteil nach einem der Ansprüche 12 bis 14, bei dem die Mittel (110) zur Erzeugung des zweiten Korrektursignals eine Adaption zur Vorhersage der Audio-Belastung aufweisen.

16. Netzteil nach einem der Ansprüche 12 bis 15, bei dem die Mittel (110) zur Erzeugung des zweiten Korrektursignals eine Adaption zur Vorhersage der Luminanzpegel-Belastung aufweisen.

17. Netzteil nach einem der Ansprüche 12 bis 16, gekennzeichnet durch ein neuronales Netzwerk, das aufweist:

- erste Mittel (86, 92) zum Filtern des Videosignals;
- Mittel (82) zur Verarbeitung des Videosignals;
- zweite Mittel (88, 94) zum Filtern des verarbeiteten Videosignales;
- Mittel (64) zum Kombinieren der Ausgangssignale der ersten (86, 92) und zweiten (88, 94) Filter(mittel).

18. Netzteil nach einem der Ansprüche 12 bis 17, bei der die Mittel (82) zur Verarbeitung des Videosignals eine Quadratwurzel-Funktion beinhalten/aufweisen.

19. Netzteil nach einem der Ansprüche 12 bis 18, bei dem die Mittel (26) zur Versorgung mit Energie einen pulsbreiten- Modulator (28) aufweisen.

20. Netzteil nach einem der Ansprüche 12 bis 19, gekennzeichnet durch einen Mikroprozessor (110), der ein neuronales Netzwerk verwirklicht.