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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.
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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.
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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.
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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 3 beispielhaft dargestellt ist,
wird das Ausgangs-Fehlersignal Ve 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 Zi auf
und eine Rückkopplungs-Impedanz
von Zf. Der Transistor 204 schaltet
Strom auf der Primärseite
aus einer Eingangs-Spannungsquelle 205, bei einer Eingangsspannung
Vin. 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 Vout 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.
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Ein
inhärentes
Problem bei einem geregelten Netzteil in der Art, wie es in 3 dargestellt
ist, liegt vor im Fall eines Lastwechsels, bei dem (zunächst) eine Änderung
der Ausgangsspannung Vout 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
Vout erzeugt wird, muß – wenn entweder die Eingangsspannung
Vin sich ändert oder der Laststrom der
Last 210 sich ändert – die Ausgangsspannung
von dem Nominalwert (Nennwert) abweichen, der durch Vref festgelegt
ist, bevor eine Änderung
bei der Energiemenge erfolgen kann, die vom Eingang des Netzteiles
zum Ausgang gekoppelt wird.
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Die
Abweichung des Spannungspegels Vout vom
Nennwert, die in einem rückkopplungs-geregelten
Netzteil gemäß 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 Änderungen
unterworfen. Dieser Art der Regelung ist es daher inhärent, daß eine gewisse Änderung
(zunächst)
in der Ausgangsspannung Vout als Funktion
der Änderungen
in der Belastung und/oder der Eingangsspannung auftreten muß.
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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 4,536,700 ,
US 4,809,150 und JP 64-78579
A.
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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.
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Eine
Aufgabe ist es daher, die Regelgüte bzw.
Regelgenauigkeit eines vorwärts
koppelnden Netzteils (feed forward type) zu verbessern.
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Gelöst wird
das vorstehende Problem mit der im Anspruch 1 umschriebenen Erfindung,
die in den abhängigen
Ansprüchen
ergänzt
und erweitert wird.
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Das
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.
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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-Neurons
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.
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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.
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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 3,836,734 und
US 4,321,686 beschrieben.
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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.
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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.
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Hervorzuhebende
Ausführungsformen
der Erfindung sind in den jeweiligen Unteransprüchen gesondert angesprochen.
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Ausführungsbeispiele
sollen das Verständnis der
Erfindung(en) vertiefen.
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1 ist
ein Blockschaltbild eines Ausführungsbeispiels
der Erfindung mit den Elementen einer adaptierten Vorwärtskopplung
in einem geregelten Netzteil.
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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.
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3 ist
ein schematisches Blockdiagramm, das eine einfache Ausführungsform
aus dem Stand der Technik betrifft.
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4 ist
ein schematisches Diagramm zur Erläuterung einer noch spezielleren
Ausführungsform
als derjenigen der 2.
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5 ist
ein schematisches Diagramm einer Änderung der Ausführung gemäß 4,
in welcher das Rückkopplungssignal
beobachtet bzw. überwacht
wird und direkt vom Mikroprozessor ver- bzw. bearbeitet wird.
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In 1 ist
ein adaptives vorwärtskoppelndes
geregeltes Netzteil (geregeltes Netzteil mit Vorsteuerung) als Ausführungsbeispiel
der Erfindung dargestellt, wobei Elemente des grundlegenden geregelten
Netzteiles von 3 enthalten sind. Das Ausmaß der von
der Spannungsquelle oder dem Eingang Vin zum
Ausgang Vout, 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 Ve. Die Last 50 kann
in ihren Energieanforderungen oder Energieerfordernissen variieren,
was Änderungen
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
Ve 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
VP (auch: vorhergesagtes oder erwartetes
Korrektursignal) erzeugt. Das neurale Netzwerk 60 kann
als ein oder mehrere FIR-Filter realisiert werden, wie dies 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.
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Die
Regelung gemäß der Erfindung
basiert auf sowohl dem Unterschied zwischen der Ausgangsspannung
Vout und der Referenzspannung als auch 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).
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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.
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Ein
detaillierteres Schaltbild zeigt die 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 Vin 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 1 erläutert wurde.
Die Eingangsanschlüsse
des Differenzverstärkers 24 sind gekoppelt mit
dem Ausgang Vout bzw. einer Spannungsreferenz 54,
z. B. einer rückwärts vorgesteuerten
(reverse biased) Zenerdiode.
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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 Ve und Komponenten basiert, die die vorhergesagte – auf dem
Eingangssignal basierende – Leistungsfähigkeit reflektieren.
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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 Ve, 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.
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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.
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Die
FIR-Filter – auch
die Gewichtung oder Faktoren, die die FIR-Antwort definieren – können in einem Mikroprozessor 110 realisiert
werden, wie das Ausführungsbeispiel
gemäß 4 zeigt.
Der Mikroprozessor 110 kann fortlaufend das Fehlersignal
Ve 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.
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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 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 Vout und
mit einer Referenzspannung, die von der Zenerdiode 56 bereitgestellt
wird, gekoppelt sind, wobei die Zenerdiode rückwärts über den Serienwiderstand zu
(aus) einer Spannungsquelle Vr vorgesteuert
wird (biased). Abtastwerte des Fehlersignals Ve,
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 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.
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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 Ve im Knoten 62. Das
Ausgangssignal der Summierstelle 62 ist ein zusammengesetztes
Korrektursignal, welches den Pulsbreiten-Modulator 28 steuert.
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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 Ve herabsetzen würde. Die
Größe der Änderung 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.
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Die
Gewichtungsfaktoren können
auf der Basis jedes abgetasteten Wertes (sample by sample) abgestimmt
(oder: eingestellt) werden, was gemäß folgender Beziehung geschehen
kann:
wobei
- wj+1
- das neue Gewicht (die
neue Gewichtung);
- Wj
- die vorhergehende
(alte) Gewichtung;
- a
- der Faktor der Lernrate;
- Ve
- das Ausgangssignal
des Fehler-Verstärkers;
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- die Summe der Quadrate
des Filter-Eingangs;
- X
- das Eingangssignal
entsprechend der abzustimmenden Gewichtung.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Die
Ausführungsform
von 5 ist eine Alternative zur Ausführung gemäß 4.
Der Komparator 24 und die damit assoziierten Schaltkreise
wurden in 5 eliminiert. Stattdessen ist
das Vout-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 5 in
gleicher Weise wie diejenige der 4.
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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.