JP2012213258A - 電力変換回路の制御装置 - Google Patents
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Abstract
フィードバック制御とフィードフォワード的制御とを組み合わせることで、安定性を担保しつつ、非線形の動的システムの出力電圧の予測が可能な電力変換回路の制御装置を提供する。
【解決手段】
フィードバック制御量を生成するフィードバック制御部と、フィードフォワード的な制御量を生成する機械学習制御部と、これらの差分を求め駆動回路に当該差分信号を送出する合成制御信号生成部とを備え、繰り返して生じるピークまたはボトムのそれぞれについての抑制処理を電力変換回路の制御装置であって、機械学習制御部は、k番目のピークまたはボトムについて、制御目標値と学習履歴から算出した制御予測値との偏差に、αk_n=Ak・exp(−λk×n)(Ak:第1の抑制因子(ゼロ以外の定数)、λk:第2の減衰因子、n:何番目のサンプリングかを示す整数)の項を含む重み付けをして、機械学習制御量を算出する。
【選択図】 図1
Description
(1)
電力変換回路の出力電圧値、および、出力電流値,入力電圧値,インダクタ電流値,キャパシタ電流値の少なくとも1つをパラメータとして取得して駆動回路にスイッチのオン・オフ信号指令値を送出することで、過渡変化に際して振動応答する出力電圧のピークまたはボトムを抑制するとともに収束時間を短縮するための電力変換回路の制御装置であって、
出力電圧の所定変動幅以上の変化、出力電流の所定変動幅以上の変化、または出力インピーダンスの所定変動幅以上の変化、負荷抵抗あるいは負荷インピーダンスの所定変動幅以上の変化を検出する出力変化検出部と、
制御目標値と制御予測値を機械学習情報として記憶する機械学習情報記憶部と、
前記電力変換回路の前記パラメータから、フィードバック制御量としての第1時間量を生成するフィードバック制御部と、
前記機械学習記憶部に記憶した機械学習制御量としての第2時間量を生成する機械学習制御部と、
前記フィードバック制御部からの第1時間量と前記機械学習制御部からの第2時間量とを合成し、当該合成量をスイッチングタイミングのための時間量として前記駆動回路に送出する合成制御信号生成部と、
を備え、
前記出力変化検出部が前記所定変動幅以上の変化を検出したときは、
前記機械学習制御部は、k番目(kは正の整数)のピークまたはボトムに対して、
前記機械学習情報記憶部に記憶した前記制御目標値と制御予測値との偏差に、
αk_n=fk_n
fk_n:減衰関数
k:何番目のピークまたはボトムかを表す整数
n:何番目のサンプリングかを示す整数
の項を含む重み付けをし、またはさらに、この重み付けした値にバイアス分を付与した前記第2時間量を生成する、
ことを特徴とする電力変換回路の制御装置。
αk_nが、
αk_n=Ak・exp(−λk×n)
Ak:第1振動抑制因子(ゼロ以外の定数)
λk:第2振動抑制因子(ゼロ以外の正の定数)
n:何番目のサンプリングかを示す整数
で表されることを特徴とする(1)に記載の電力変換回路の制御装置。
前記機械学習情報記憶部は、前記制御目標値および前記制御予測値のほか、前記第2時間量の算出値、前記第2時間量の算出開始条件、前記パラメータを記憶することを特徴とする(1)に記載の電力変換回路の制御装置。
同一の前記所定変動幅以上の変化があったときは、直ちに次のピークまたはボトムの抑制処理に移行せずに、同一のピークまたはボトムに対して、複数回の機械学習を行うことを特徴とする(1)に記載の電力変換回路の制御装置。
同一の前記所定変動幅以上の変化があったときは、直ちに次のピークまたはボトムの抑制処理に移行せずに、同一のピークまたはボトムに対して、複数回の機械学習を行うことを特徴とする請求項1に記載の電力変換回路の制御装置。
同一の前記所定変動幅以上の変化があったときは、直ちに次のピークまたはボトムの抑制処理に移行せずに、同一のピークまたはボトムに対して、複数回の機械学習を行うことを特徴とする(1)に記載の電力変換回路の制御装置。
これにより、過渡的変化に際して振動応答する出力電圧のピークまたはボトムを抑制でき、また定常値に収束する時間を短縮することができる。
図1において、電力変換回路(DC/DCコンバータ2)は、スイッチ回路22と、トランス23と、整流器24と、平滑用インダクタ25(Lo)と、出力キャパシタ26(Co)からなる。平滑用インダクタ25には直列にインダクタ電流検出用抵抗rLが接続され、出力キャパシタ26にはキャパシタ電流検出用抵抗rCが直列接続され、後述する負荷28には直列に出力電流検出用抵抗27(rs)が接続されている。また、DC/DCコンバータ2の入力側には、直流電源21が接続され、出力側には負荷28(R)が接続されている。図1では直流電源21は便宜上バッテリーで示してあるが直流供給端子であってもよく、負荷28は直流抵抗Rで示してあるが交流抵抗(インピーダンス)であってもよい。なお、図1では、rs,rL,rcは、省かれることがあるので、シンボルを破線で示してある。
制御装置1Aは、プリアンプ11と、A/Dコンバータ12と、出力変化検出部13と、機械学習情報記憶部14と、フィードバック制御部15と、機械学習制御部16と、合成制御信号生成部17と、カウンタ18とを備えている。
機械学習制御部16は、ニューロ制御部等の機械学習制御部であり、ディジタル信号Eeoおよび、Ees,Eei,EeLi,EeCiの少なくとも1つを入力し、スイッチオフのタイミングのための制御量として、第2時間量Nk_Ton_Bを生成する。kは、何番目のピークまたはボトムに対して使用される第2時間量であるかを示す添え字である。
Nk_Ton_B=αk_n(Nk_neo *−Nk_neoEst) (1)
で表され、たとえば、Nk_neo *は、n回目のサンプリングに対する目標値であり、Nk_neoEstは、n回目のサンプリング(変化が生じてからのサンプリング回数)における予測値とできる。
αk_n=fk_n (2)
fk_n:減衰関数
k:何番目のピークまたはボトムかを表す整数
n:何番目のサンプリングかを示す整数
(2)式では、fk_nは、適宜の減衰関数(たとえば、傾斜が負の一次関数、複数段階で減衰する階段関数等、指数関数を線形近似した関数)とすることができる。
Nk_Ton_B−Nk_Ton_A,n
を求め、この差分に基づく値を合成制御信号生成部17に送出する。なお、本実施形態では、上記の差分に、オフセット(バイアス分Nk_bias)を付加しており、合成制御量Nk_Ton_nは、
Nk_Ton_n=Nk_bias+Nk_Ton_B−Nk_Ton_A,n
である。本実施形態では、Nk_bias−Nk_Ton_A,nをNk_Ton_Bのバイアスと考えることもできる。
本実施形態では、駆動回路3は、所定の周期でオンしている。カウンタ18は、上記の合成制御量Nk_Ton_nの計数を行いカウントアップしたときにスイッチオフのタイミングのための信号(タイミング指令値:時間信号TON)を駆動回路3に送出する。
図3では、出力電圧eo,出力電流io,入力電圧値eiが制御装置1Aに送出され、制御装置1Aはこれらに基づきスイッチ回路22のスイッチをオンするタイミング指令値(時間信号TON)を算出し、これを駆動回路3に送出している。
プリアンプ11は、DC/DCコンバータ2の出力電圧eo,出力電流es,入力電圧eiを入力し、これらを増幅して、eeo,ees,eeiとして出力する。A/Dコンバータ12はこれらの値をそれぞれディジタル信号Eeo,Ees,Eeiに変換する。
第1時間量(フィードバック制御量)は、通常のフィードバック制御に準じたとえば、
NTon_A,n=Kp(Neo,n-1−NR)+KIΣNI,n-1
+KD(Neo,n-1−NR-1) (3)
で表される。
Nk_Ton_B=αk_n(Nk_eo *−Nk_eoEst) (4)
で表される。たとえば、Nk_eo *は、n回目のサンプリングに対する目標値であり、Nk_eoEstは、n回目のサンプリングにおける予測値とできる。
αk_n=Ak・exp(−λk×n) (5)
で表すことができる。
k:何番目のピークまたはボトムかを表す整数
Ak:第1振動抑制因子(ゼロ以外の定数)
λk:第2振動抑制因子(ゼロ以外の正の定数)
n:何番目のサンプリングかを示す整数
Nk_Ton_B−Nk_Ton_A,n
を求め、この差分に基づく値を合成制御信号生成部17に送出する。なお、本実施形態では、上記の差分に、オフセット(バイアス分Nk_bias)を付加しており、合成制御量Nk_Ton_nは、
Nk_Ton_n=Nk_bias+Nk_Ton_B−Nk_Ton_A,n
である。なお、
本実施形態では、Nk_bias−Nk_Ton_A,nをNk_Ton_Bのバイアスと考えることもできる。
本実施形態では、駆動回路3は、所定の周期でオンしている。カウンタ18は、上記の合成制御量Nk_Ton_nの計数を行いカウントアップしたときにスイッチオフのタイミングのための信号(タイミング指令値:時間信号TON)を駆動回路3に送出する。
機械学習制御部16は、出力電圧eo,出力電流io,入力電圧eiに対応するディジタル信号Eeo,出力電流Ees,入力電圧Eeiを取得するものとする。
そして、機械学習制御部16は、ディジタル信号Eeo,Ees,Eeiを取得すると、負荷抵抗Rの変化状態を、入力電圧のディジタル値Eeiの関係において測定する。すなわち、入力電圧eiが何ボルトのときに、負荷抵抗Rが何オームから何オームに変化したかが測定される。
この測定結果と同様の変化状態を、機械学習情報記憶部14内でサーチする(S110)。たとえば、入力電圧eiがEx(Ex:電圧値)のときに、負荷抵抗RがRx1からRx2(Rx1,Rx2:抵抗値)に変化した場合、この変化状態が機械学習情報記憶部14に記憶されているか否かをサーチする。
機械学習制御部16は、該当する変化状態が機械学習情報記憶部14にないとき(図7のS310の「NO」)は、1つ目のピークまたはボトムを抑制するための機械学習情報を作成し、機械学習情報記憶部14に記録する(S340)。
機械学習制御部16は、該当する変化状態が機械学習情報記憶部14にあるとき(S310の「YES」)は、機械学習がさらに必要かを判断し(たとば、図5(B)に示した制御処理が満足できる結果であった場合)、必要でないとき(S320の「NO」)には機械学習処理を終え、機械学習はしない。また、機械学習がさらに必要であるとき(S320の「YES」)には、すでに抑制制御がなされているピークまたはボトムのうち、最後のピークまたはボトムの次のピークまたはボトムを抑制するための機械学習情報を作成し、機械学習情報記憶部14に記録し(S330)、処理を終える。
従って、1度目は学習するだけであるが、2度目にその現象が起きた場合は学習結果に基づき予測し、さらに式(3)で補正して優れた過渡特性を実現している。
4回目の機械学習を行わない判断に関する情報は、機械学習制御部12が、機械学習記憶部14内の記憶領域内にフラグとして記憶することができる。
図13(A),(B)は、図9(A),(B)に対応する実験例を示す図であり、2回目の学習では1回目の学習結果と比較して、オーバーシュートが0.9%から0.5%、収束時間tstが2.1msから1.7msに改善された例を示している。2回目の学習では1回目の学習結果と比較して、オーバーシュートが0.9%から0.5%、収束時間tstが2.1msから1.7msに改善されている。なお、1回目の制御におけるA,λは、A=100,λ=0.2である。
図14(A),(B)は、図10(A),(B)に対応する実験例を示す図であり、3回目の学習では2回目の学習結果と比較して、収束時間tstが1.7msから0.6msに改善されている。なお、2回目の制御におけるA,λは、A=120,λ=0.1である。
さらに、図15は、図11に対応する実験例を示す図である。なお、3回目の制御におけるA,λは、A=350,λ=0.2である。
図7では、負荷変化についての機械学習情報が既に存在するか判断し(S410)、存在しない場合には、1つ目のピークまたはボトムを抑制するための機械学習情報を作成し、機械学習情報記憶部14に記録する(S460)。
また、負荷変化についての機械学習情報が既に存在する場合には、機械学習がさらに必要か判断し(S420)、必要でないときは学習処理を終了する。
機械学習が更に必要なときは、最後に処理したピークまたはボトムを抑制するために更に機械学習するか否かを判断する(S430)。
機械学習する場合には、すでに抑制制御がなされているピークまたはボトムを抑制するための機械学習情報を再度作成し、機械学習情報記憶部14に記録するし(S440)、機械学習しない場合には、すでに抑制制御がなされているピークまたはボトムのうち、最後のピークまたはボトムの次のピークまたはボトムを抑制するための機械学習情報を作成し、機械学習情報記憶部14に記録する(S450)。
図16において、DC/DCコンバータ2は、スイッチ回路22と、トランス23と、整流器24と、平滑用インダクタ25(Lo)と、出力キャパシタ26(Co)からなる。平滑用インダクタ25には直列にインダクタ電流検出用抵抗rLが接続され、出力キャパシタ26にはキャパシタ電流検出用抵抗rCが直列接続され、負荷28には直列に出力電流検出用抵抗27(rs)が接続されている。
このタイミング指令値は、外部からのクロック信号(外部クロックCKO)に同期する機構を持つ。
この作用により、DC/DCコンバータのスイッチングノイズのタイミングは、負荷の状態変化に同期した管理ができるため、DC/DCコンバータ2の電磁適合性の外部制御を実現することができる。
制御装置1Bは、プリアンプ11と、A/Dコンバータ12と、出力変化検出部13と、機械学習情報記憶部14と、フィードバック制御部15と、機械学習制御部16と、合成制御信号生成部17と、カウンタ18と外部クロック選択部19を備えている。
なお、図17では、rs,rL,rcは省かれることがあるので、シンボルを破線で示し、ディジタル信号Ees,Eei,EeLi,EeCiは省かれることがあるので、データの流れを意味する矢印を破線で示してある。
Nk_Ton_B=αk_n(Nk_eo *−Nk_eoEst) (4)
で表され、たとえば、Nk_eo *は、n回目のサンプリングに対する目標値であり、Nk_eoEstは、n回目のサンプリングにおける予測値とできる。
αnは、(5)式、
αk_n=Ak・exp(−λk×n) (5)
で表すことができる。
合成制御信号生成部17は、フィードバック制御部15からの第1時間量と機械学習制御部16からの第2時間量との差分、
Nk_Ton_B−Nk_Ton_A,n
を求め、この差分に基づく値を合成制御信号生成部17に送出する。なお、本実施形態でも、上記の差分に、オフセット(バイアス分Nk_bias)を付加しており、合成制御量Nk_Ton_nは、
Nk_Ton_n=Nk_bias+Nk_Ton_B−Nk_Ton_A,n
である。
このカウンタ18のクロック信号は、外部同期信号(CKO)のタイミングに同期した信号を活用するため、タイミング指令値(時間信号TON)の立ち上がり時間は常に、外部同期信号のタイミングと同一もしくは定倍周波数となる。
出力電圧検出値eoにより予測を行う場合の機械学習制御部16の処理は、前記図3に説明したと同じである。
2 DC/DCコンバータ
3 駆動回路
11 プリアンプ
12 A/Dコンバータ
13 出力変化検出部
14 機械学習情報記憶部
15 フィードバック制御部
16 機械学習制御部
17 合成制御信号生成部
18 カウンタ
19 クロック選択部
22 スイッチ回路
23 トランス
24 整流器
25 平滑用インダクタ
26 出力キャパシタ
27 電流検出用抵抗
28 負荷
Claims (5)
- 電力変換回路の出力電圧値、および、出力電流値,入力電圧値,インダクタ電流値,キャパシタ電流値の少なくとも1つをパラメータとして取得して駆動回路にスイッチのオン・オフ信号指令値を送出することで、過渡変化に際して振動応答する出力電圧のピークまたはボトムを抑制するとともに収束時間を短縮するための電力変換回路の制御装置であって、
出力電圧の所定変動幅以上の変化、出力電流の所定変動幅以上の変化、または出力インピーダンスの所定変動幅以上の変化、負荷抵抗あるいは負荷インピーダンスの所定変動幅以上の変化を検出する出力変化検出部と、
制御目標値と制御予測値を機械学習情報として記憶する機械学習情報記憶部と、
前記電力変換回路の前記パラメータから、フィードバック制御量としての第1時間量を生成するフィードバック制御部と、
前記機械学習記憶部に記憶した機械学習制御量としての第2時間量を生成する機械学習制御部と、
前記フィードバック制御部からの第1時間量と前記機械学習制御部からの第2時間量とを合成し、当該合成量をスイッチングタイミングのための時間量として前記駆動回路に送出する合成制御信号生成部と、
を備え、
前記出力変化検出部が前記所定変動幅以上の変化を検出したときは、
前記機械学習制御部は、k番目(kは正の整数)のピークまたはボトムに対して、
前記機械学習情報記憶部に記憶した前記制御目標値と制御予測値との偏差に、
αk_n=fk_n
fk_n:減衰関数
k:何番目のピークまたはボトムかを表す整数
n:何番目のサンプリングかを示す整数
の項を含む重み付けをし、またはさらに、この重み付けした値にバイアス分を付与した前記第2時間量を生成する、
ことを特徴とする電力変換回路の制御装置。 - αk_nが、
αk_n=Ak・exp(−λk×n)
Ak:第1振動抑制因子(ゼロ以外の定数)
λk:第2振動抑制因子(ゼロ以外の正の定数)
n:何番目のサンプリングかを示す整数
で表されることを特徴とする請求項1に記載の電力変換回路の制御装置。 - 前記機械学習情報記憶部は、前記制御目標値および前記制御予測値のほか、前記第2時間量の算出値、前記第2時間量の算出開始条件、前記パラメータを記憶することを特徴とする請求項1に記載の電力変換回路の制御装置。
- 同一の前記所定変動幅以上の変化があったときは、直ちに次のピークまたはボトムの抑制処理に移行せずに、同一のピークまたはボトムに対して、複数回の機械学習を行うことを特徴とする請求項1に記載の電力変換回路の制御装置。
- 同一の前記所定変動幅以上の変化があったときは、直ちに次のピークまたはボトムの抑制処理に移行せずに、同一のピークまたはボトムに対して、複数回の機械学習を行うことを特徴とする請求項1に記載の電力変換回路の制御装置。
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