JPH05308535A - テレビジョン用の制御回路と電源 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 負荷に関係する独立の信号と誤差の関係を適
応性をもって計算し、この計算結果を用いて電源調整用
帰還ループを修正することで、調整型電源の調整過程を
改善する。 【構成】 入力信号（Ｖｉｎ）は結合素子（２６）を介
して、入力信号（Ｖｉｎ）に応じて変動する電流需要を
もつ負荷（５０）に供給される。帰還回路（２４）は動
作電圧レベル（Ｖｏｕｔ）と基準レベル（５４）の差を
第１補正信号（Ｖｅ）として出力する。ニューラルネッ
トワーク（７４）が、各時点の入力信号値を処理し、予
測エネルギ需要の変動を表わす第２の補正信号（Ｖｐ）
を発生させる。第１と第２の補正信号を合成（６２）
し、この合成補正信号で、結合素子（２６）を制御する
ことにより、入力信号の変動に応じて負荷（５０）への
エネルギ供給量を調整する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、特にテレビジョン装
置用の調整済電源および関連する制御回路の分野に関
し、更に具体的には、負荷に影響を及ぼす周期的および
一時的な変化が、感知され、その負荷への予想される結
果と相互に関係づけられ、かつ電源の現在出力を修正し
て出力に変動が現われる前に補償するために使用され、
その結果電圧の調整が改善されるような調整済電源に関
するものである。

【０００２】

【発明の背景】電源は、例えば、整流電源における交
流、あるいは直流−直流（ＤＣ−ＤＣ）電源またはイン
バータにおける直流であるような、入力電圧を出力電圧
に変換するための手段を含んでいる。一般には、電流の
変動があっても公称一定のＤＣ電圧が要求される。電源
は内部抵抗を有し、電源から１つまたはそれ以上の電気
的負荷により引出される電流は、通常周期的および／ま
たは一時的な現象によって変動するので、電源は、たと
え負荷に流れこむ電流が変動しても出力電圧が一定にな
るように調整される。そのような調整を、この明細書中
では一定電圧可変電流型電源に関して論議するが、しか
し同じ考慮は、定電流可変電圧型電源にも適用できる。

【０００３】典型的な電圧調整型（電圧調整される）の
電源においては、各時点の出力電圧が感知され、所望の
出力電圧を規定する基準と比較される。例えば、差動増
幅器の両入力を、出力電圧と、逆バイアスしたツエナー
ダイオードのような定電圧基準とに、結合する。差動増
幅器の出力は、各時点出力レベルと所望の基準出力レベ
ルとの間の差の関数として変動し、すなわち、誤差信号
または補正信号として知られている。この誤差信号は、
電源の調整誤差を表わし、電源の入力から出力すなわち
負荷へのエネルギの送給を制御するために使用される。

【０００４】このように、電源は、負荷の変化に伴う電
流の変動があってもそれに関係なく、出力を一定電圧に
なるように維持しまたは調整しようとする。これと同種
の技法は、定電流電源において負荷の変化にかかわら
ず、特定の調整された電流レベルを維持するために用い
られる。

【０００５】この調整型電源の要素は、差動増幅器から
の誤差信号に応動して電源の出力段に供給される電圧お
よび／または電流を制御する。テレビジョンセットによ
く使用される従来のスイッチ型（スイッチ・モード）電
源においては、例えば図３に示すように、差動増幅器２
０１からの出力誤差信号Ｖｅは、パルス幅変調器２０２
に結合されて変圧器２０３の１次側に供給されるエネル
ギの量を制御する。増幅器２０１は一般に、入力インピ
ーダンスＺｉと帰還ループインピーダンスＺｆを持って
いる。トランジスタ２０４は、入力電圧源２０５から
の、入力電圧Ｖｉｎにある１次側の電流の切換（オン．
オフ）を行なう。変圧器２０３の２次側における出力
は、ダイオード２０６とキャパシタ２０７または類似の
素子を用いて整流され、濾波されて調整された出力電圧
Ｖｏｕｔを生成する。この調整された出力は、総括的に
負荷２１０として示されている、電源に接続された種々
の負荷に供給される。この調整出力電圧は、また差動増
幅器２０１の入力にも供給されて、帰還ループを形成し
ている。

【０００６】図３に示す型の調整型電源に伴う固有の問
題は、負荷が変化した場合、変圧器２０３の１次側への
エネルギ供給に何らかの変化が起る前に、必ず出力電圧
Ｖｏｕｔの変化が実際に発生することである。誤差電圧
は、出力Ｖｏｕｔの現在レベルを感知することによって
発生されるので、入力電圧Ｖｉｎが変化するか、または
負荷２１０により引出される電流が変化するかのいづれ
かの状態が生じると、電源の入力から出力に供給される
エネルギ量の補正が行なわれる前に、出力電圧はＶｒｅ
ｆにより定められた公称出力から必ず変動する。

【０００７】図３に示すような帰還調整型電源で起こる
出力Ｖｏｕｔのレベルの公称値からの変動量は、負荷の
変動周波数または入力電圧の変動周波数における帰還ル
ープの全閉ループ利得によって決まる。このループ利得
は、帰還ループの安定度と妥協することなく任意に高く
することはできない。更に、入力電圧および負荷２１０
を構成している種々の要素のインピーダンスは、一般に
異った周波数で周期的に変動しまた一時的な変動と受け
やすい。それ故、負荷および／または入力電源電圧の変
化の関数として、出力電圧Ｖｏｕｔが或る程度必ず変化
することは、この形式の調整型電源においては本質的な
ものである。

【０００８】多くの場合、出力負荷の変化は、システム
内のまた別の独立した信号の変化と相互に関係している
ことが多い。しかし、この独立した信号と負荷の変化と
の間の関係は、直線的関係であることは極めて少なく、
負荷の相互作用によって変化する。例えばテレビジョン
セットにおいては、入来ビデオ信号と主電源にかかる負
荷との間に相互関係がある。同様に、オーデオ増幅器の
負荷は、入来オーデオ信号と一部相互関係を持ってい
る。そのような相互関連性をもった独立の信号を差動増
幅器に結合することによって、調整電源の出力の変動の
大きさを低減させることは、既知である。この考え方
は、調整した出力のレベル変動として変化が現われるこ
とを待つことなしに、独立の信号をフイードフオワード
して電源出力の必要な調整を行なうということである。
そのような回路の例ば、米国特許第４，536,700 号およ
び同第4,809,150 号に記載されている。

【０００９】上記のような電源調整に対するこの種のフ
イードフオワード技法の限界は、出力レベルの変動が上
記独立の信号の変動と正確にかつ直線的に一致しないと
いうことから認識できる。フイードフオワード技法は、
これらの変数が正確に対応するときのみ完全に有効とな
る。この形式のフイードフオワード調整法は、完全には
有効でない。その理由は、出力レベルに対するその他の
変数の正確な関係が一定でなく、また容易に予測できな
いからである。

【００１０】制御システム内のニューラルネットワーク
は、負荷に影響を与える諸変数に対する調整電源の応答
の度合を表わす一連の重み係数を、時間をかけて作り上
げることができる。変数用の入来信号は、その時サンプ
リングされ、応答の度合を定める重み係数を乗じられ
て、計算されたフイードフオワード誤算信号を生成す
る。この信号は電力入力部から電力供給部に供給される
エネルギの量を調整された出力に変更するために用いら
れる。

【００１１】フィルタの重みを変更して調整を最適化す
るために使用できる方法は、バックプロバゲーションと
名付けられ、ニューラルネットワークおよび有限インパ
ルス応答フィルタの技術分野では周知である。バックプ
ロバゲーションとは、学習則のことを言い、特定の回路
アーキテクチュアのことではない。しかし一般にバック
プロバゲーション・ニューラルネットワークは、階層を
なし、少くとも３層のニユーロンを有し、またニューロ
ードとも呼ばれる。ニューロンは単一の処理要素であ
る。最も単純な場合は、入力層、出力層および中間層を
持っている。この中間層は、実際には隠されてはいない
が、時には隠された層と呼ばれる。入力層は各入力信号
のためのバッファ要素を持っていなければならず、出力
層は各出力信号のためのバッファ要素を持っていなけれ
ばならない。中間層の寸法は、設計上の選択および学習
能力と動作速度間の最適化の問題である。

【００１２】ニューロンと層は、全面的に接続されるこ
ともまた選択的に接続されることもある。全面的に接続
されたときは、入力層のどのニューロンも中間層のいず
れかのニューロンに接続される。同様に、中間層のすべ
てのニューロンも出力層のすべてのニューロンに接続さ
れる。同じ層内のニューロンは相互に接続される必要は
ない。動作時には、与えられた入力は、ニューロンの相
互接続パターンとネットワークの学習則によって決まる
ある出力となる。この出力はある誤差となる。この誤差
は中間層にバックプロバゲーションし、そこで各中間層
ニューロンの誤差が計算される。次に学習則が適用され
て、次の入力を処理する前に重み係数を調整する。一つ
の学習則、例えばデルタ学習則は、平均最小２乗に基づ
いており、それはグラデイエントデイセント学習則であ
る。

【００１３】バックプロバゲーションなる用語は、時に
一つよりも多い中間処理層を有するニューラルネットワ
ークの場合に限定され、一方デルタ学習則の適用は、単
一の中間層を有するニューラルネットワークに限定され
る。この区別は、この明細書中に開示されている発明装
置の場合には実用上重要なことではない。本明細書中に
おいて、デルタ則のような学習則を適用することは、誤
差信号がニューラルネットワーク内の中間層の重みを調
整するために使用される限りにおいて、バックプロバゲ
ーションの一例であると見なされる。カリフオルニア
州、サンフランシスコ、ＡＩ ＥＸＰＥＲＴ ミラー・
フリーマン出版社（Ｍｉｌｌｅｒ Ｆｖｅｅｍａｎ Ｐ
ｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ）の販売図書「ニューラルネッ
トワーク入門（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｐｒａ
ｉｍｅｒ）」は、全体として、また特に第III 部に参考
になる。

【００１４】

【発明の概要】この発明の装置によれば、エネルギ源の
出力の変動は、一つまたはそれ以上の独立の信号と適応
性をもって相関するようにされて、負荷に影響を与える
変数とそれらから生じる負荷の変動との関係を絶えず設
定し直すようにすることができる。テレビジョンにおい
ては、例えばビーム電流の負荷作用（ビデオ信号の輝度
成分の変動）、オーディオ信号および／または全体的な
電源負荷の変動を、表わすような仕方で、負荷が変動す
る。

【００１５】発明の装置によれば、３層構造のニューラ
ルネットワークが、テレビジョン内のシステムまたはサ
ブシステム、例えば電源を制御するための一つまたはそ
れ以上の有限インパルス応答フィルタのアーキテクチュ
アの範囲内で形成される。電源により付勢される負荷か
ら得られる従来の帰還誤差信号はモニタされ、有限イン
パルス応答フィルタに対する入力信号に適用される重み
係数を調整するために学習則を適用する際に利用され
る。これは、一般的なケースとして上述したように、中
間層に対する誤差のバックプロバゲーションに相当する
ものとみなされる。データサンプルとフィルタの重みす
なわち係数を記憶するためのランダムアクセスメモリ、
および重みに対する調整量を計算するための演算装置を
含むディジタル有限インパルス応答フィルタの一例は、
モートローラ社のＤＳＰ５６２００チップである。

【００１６】このチップは、積の総和のタスクを遂行す
るために設計された２８ピンＨＣＭＯＳディジタル信号
プロセッサである。２つの主要アルゴリズム、すなわち
積の有限総和および適応形の平均最小２乗が、このチッ
プ上で実行される。このチップは、例えば電話伝送にお
けるエコーの消去、特にスピーカテレホンの応用におけ
るエコーの消去という様な、オーディオ分野でのエコー
の消去に使用されてきた。エコー消去回路に有限インパ
ルス応答フィルタを使用することは、例えば米国特許第
３，８３６，７３４号および同第４，３２１，６８６号
に記載されている。

【００１７】電源にかかる負荷に関連した少くとも１つ
の独立の信号に対する調整誤差の関係を、適応性をもっ
て計算し、上記の独立の信号自体ではなく、あるいはそ
の独立の信号のほかに、上記計算した補正値を用いて、
電源を調整する帰還ループを修正することによりフイー
ドフオワード型電圧調整電源の調整過程を改善すること
が、この発明装置の目的である。テレビジョンの場合に
は、この独立の信号は、入力ビデオ信号であってもよ
い。

【００１８】この発明の構成による電源は、電源から負
荷にエネルギを供給するための回路を有し、この負荷
は、入力信号、例えばテレビジョンにおけるビデオ信
号、に応動して変動するエネルギ需要を有している。帰
還回路は、調整誤差を表わす第１の補正信号を発生させ
る。ニューラルネットワークは、入力信号の現在値にお
ける情報を処理することにより、予測されるエネルギ需
要の変動を表わす第２の補正信号を発生させる。例えば
パルス幅変調回路という様な、制御回路が上記両補正信
号に応動して、エネルギ供給回路の動作を制御する。ニ
ューラルネットワークは、入力信号用の第１の信号適応
回路および入力信号の処理済分用の第２の信号適応回路
を有している。処理済の入力信号は、重み係数における
冗長性を避けるため、入力信号から一次独立でなければ
ならない。

【００１９】例えば、入力信号の平方根はスイッチ型電
源にとって適当なものである。合計回路は、第１と第２
の信号適応回路の両出力を組み合わせる。マイクロプロ
セッサは、ニューラルネットワークを具体化し、かつ入
力信号の処理済分を供給することができる。このマイク
ロプロセッサは、入力信号を受信するための、また調整
誤差を表わす信号を受信するための、そして第２の補正
信号を発生させるための入力／出力インターフエースを
有している。マイクロプロセッサは、また帰還回路を具
体化できる。重み係数は、調整誤差の大きさと方向に応
動して調節できる。

【００２０】

【詳細な説明と実施例】図１に示すように、この発明の
装置による適応性のあるフイードフオワード調整型電源
は、図３に示すような基本的な調整電源の諸要素を含ん
でいる。電圧源すなち入力Ｖｉｎから、負荷５０が加え
られる出力Ｖｏｕｔに対するエネルギの結合程度は、ア
ナログ差動増幅器２４のような差動的なまたは比較型の
要素を含む帰還通路を使用して制御される。増幅器２４
は、第１の補正信号Ｖｅを発生させる。負荷５０のエネ
ルギ需要は、多数の相異なる入力要素の変化を表わすよ
うな態様で変動する。これらの入力要素は、例えば（一
般にビデオ信号の変動に関係する）ビーム電流負荷、オ
ーディオ出力負荷および全体的な電源負荷を含んでい
る。差動増幅器の出力Ｖｅは合計用接合点６２に結合さ
れている。

【００２１】この合計接合点は、少くとも１つの追加入
力、すなわち第２の、または予測的な誤差補正信号Ｖｐ
を生成する１つまたはそれ以上のニューラルネットワー
ク６０の出力を受入れる。ニューラルネットワーク６０
は、図２に示すように１つまたはそれ以上の有限インパ
ルス応答フィルタとして構成できる。有限インパルス応
答フィルタすなわちＦＩＲ７０は、入力信号の連続サン
プルを有限数記憶する遅延線またはシフトレジスタ８６
を含んでいる。これらのサンプルは、遅延線タップ１つ
あたり１個ずつ１組の重み係数９２により、スケーリン
グされ、重み付けされたこのサンプル値は、加算されて
有限インパルス応答フィルタの出力信号を形成する。重
みの値は、このフィルタの周波数応答を決定する。第２
の誤差補正信号は、調整誤差と少くとも部分的に相関す
る１つまたはそれ以上の独立の信号７５の関数である。
合計用接合点６２の出力は、制御可能な結合素子２６、
例えばパルス幅変調器に対する入力である。

【００２２】この発明による調整動作は、出力電圧Ｖｏ
ｕｔと基準電圧間の差、および相互に関連する変数の関
数として調整誤差を予測するニューラルネットワーク６
０から得られる追加の係数の両方に基づいている。ニュ
ーラルネットワーク６０は、差動増幅器の出力をＵＰＤ
ＡＴＥ（更新）入力としてモニタすることにより、最近
の変遷に基づいて予測誤差を連続して更新し、こうし
て、誤差が、例えばビデオ入力である独立の信号と現に
相互関連している形を示す特性関数を正確に算定でき
る。調整電源の出力の変動は、適応性をもって感知さ
れ、テレビジョン装置におけるビデオ信号のレベルのよ
うな、負荷に影響を与える変数と、その変数から生じる
負荷の変動との間の関係を絶えず決定し直す。

【００２３】ニューラルネットワークは、負荷に影響を
与えるそれぞれの変数に対する調整電源の応答を表わす
一連の係数を時間的に作り上げる。この変数用の入来信
号は、つぎに上記の応答を定める係数に当てられ、計算
されたフイードフオワード誤差信号を供給する。この誤
差信号は電源の入力からその調整された出力に結合され
るエネルギの量を変化させるために使用される。

【００２４】さらに詳細な回路が図２に示されている。
制御可能な結合素子はスイッチ型の電源であり、パルス
幅変調器２８、変圧器３２、変圧器３２の１次巻線に結
合された電圧スイッチングトランジスタ３６、および変
圧器３２の２次側に接続されたダイオード４２とキャパ
シタ４４とで形成された整流回路より成る。１次卷線
は、入力Ｖｉｎとトランジスタ３６のコレクタの間に接
続されている。エミッタは接地点に接続され、ベースは
パルス幅変調器の出力に結合されている。

【００２５】パルス幅変調器によるパルス出力の幅は、
このパルス幅変調器への入力のレベルの関数として変え
られ、それにより変圧器３２の１次卷線により多くのま
たは少いエネルギを供給する。変圧器の２次卷線に供給
された電力は、ダイオード４２により整流され、キャパ
シタ４４により濾波された後、電源に接続された負荷５
０に供給される。負荷５０は、図１に関連して説明した
ように変動するエネルギ需要を有している。差動増幅器
２４の入力は、それぞれ出力Ｖｏｕｔ、および、例えば
逆バイアスしたツエナダイオードである電圧基準に接続
されている。

【００２６】２つの別個の有限インパルス応答フィルタ
７０と７２が使用されていて、その一方は入力ビデオ信
号に直接作用し、他方は入力ビデオ信号の処理された信
号分に作用する。図示した実施例では、入力信号の平方
根はＳＱＲＴ回路８２によって引出され、その平方根は
第２の有限インパルス応答フィルタ７２に対する入力を
形成している。この実施例は、特にテレビジョンセット
用の調整電源に利用することができる。その理由は、フ
ライバック型のスイッチ型電源の伝達関数は、誤差信号
の２乗項を含んでいるからである。

【００２７】従って、全体としての調整の精度は、入力
信号自体のみならずその信号の平方根を使用することに
よって最適化できる。調整電源のその他の応用では、入
力信号が調整誤差と相互に関連していることが判る上記
以外の他の関数が、平方根関数の代りに、あるいはそれ
に加えて使用できる。有限インパルス応答フィルタ７０
と７２の出力は、合計用接合点への入力であり、第２お
よび第３の誤差補正信号を表わしている。合計用接合点
６２の出力は、複合誤差補正信号であり、帰還信号Ｖｅ
に基づく過去の動作を反映する成分および入力信号に基
づく予測動作を反映する成分を持っている。

【００２８】それぞれシフトレジスタ８６と８８に関連
する重み係数Ｗ（９２，９４）は、例えば種々の条件下
にある装置の動作試験に基づいてプリセットできる。或
いはまた、各フィルタ用の重み係数Ｗは、電源のマイク
ロプロセッサＰＳμＰ８０から供給できる。この重み係
数は、誤差信号Ｖｅに応動して調整され、この信号Ｖｅ
はＵＰＤＡＴＥ信号としてＰＳμＰ８０によりモニタさ
れる。この電源マイクロプロセッサは、またテレビジョ
ンの主マイクロプロセッサＴＶμＰによって制御でき、
このマイクロプロセッサの使用はますます一般化してい
る。

【００２９】入力信号を事前に処理すると、例えば平方
根を抜き出すと、有限インパルス応答フィルタを通して
処理するための新しい信号が作り出され、フィルタが調
整誤差を精密に予測しかつ適切な補正量をフイードフオ
ワードできる程度が改善される。しかし重みにおける冗
長性を避けるため、入力信号に対して一次独立という特
性づけを行なう事前処理を利用することは、好ましい。
冗長性があると、重みの値が、たとえば発振状態または
暴走状態というような不安定になる可能性がある。

【００３０】有限インパルス応答フィルタと、またその
有限インパルス応答を規定する重みすなわち係数は、図
４に示すこの発明の構成に示されているように、マイク
ロプロセッサ１１０内に構成できる。マイクロプロセッ
サ１１０は、ＵＰＤＡＴＥ信号として誤差信号Ｖｅを絶
えずモニタでき、また誤差信号を最小にする方向に係数
を変動させるために、重みすなわち係数の必要な調整量
を絶えず計算し直すための基礎として独立の入力信号を
モニタできる。このように、たとえ誤差と入力信号間の
特殊な関係が時間的に変化しても、フィルタ応答は、最
終的な出力電圧変動が最小になるように、入力信号に追
随する。

【００３１】この発明の構成によれば、３層構造のニュ
ーラルネットワークは、１つまたはそれ以上の有限イン
パルス応答フィルタのアーキテクチュア内に構成され
る。負荷からの普通の帰還誤差信号は、学習則の応用の
際にモニタされ、利用されて有限インパルス応答フィル
タへの入力信号に適用される重み係数を調整する。適応
性の有限インパルス応答フィルタは、プロセッサまたは
マイクロプロセッサにより制御でき、あるいはマイクロ
プロセッサの一部として組込むことも可能である。遅延
線すなわちシフトレジスタ８６および重みすなわち係数
９２は、マイクロプロセッサ１１０のメモリ内でマツピ
ングされ、記憶される。このマイクロプロセッサは、バ
ッファ１１６を用いてサンプルデータを直接処理でき、
そして／または数学的プロセッサ８２によい平方根のよ
うなサンプルの数値関数を取出すことができる。独立の
信号、例えばビデオ信号のサンプルは、アナログ−ディ
ジタル変換器１２０を使用して得られる。差動増幅器２
４は調整出力Ｖｏｕｔに結合した入力と、電圧源Ｖｒへ
の直列抵抗器を介して逆バイアスされたツエナダイオー
ド５６により与えられる電圧基準点に接続した入力を有
している。

【００３２】第１の補正信号である誤差信号Ｖｅのサン
プルは、アナログ−ディジタル変換器１２２により得ら
れる。アナログ−ディジタル変換器１２０と１２２の出
力は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１１２に結
合される。サンプルデータ、平方根データおよび／また
は他の数値関数は、プロセッサ１１０により記憶され
る。これらの関数は、直接のサンプルデータ（１１６）
に対して名称「ＳＡＭＰＬＥＳ」により、また数値的に
処理したデータ（８２）、この例ではサンプルの絶対値
の平方根、に対して「ＳＱＲＴ」により図４中に総括し
て示されている。このサンプルおよび平方根は、アナロ
グ−ディジタル変換器１２０と１２２の出力によって与
えられる生のデ−タから処理でき、その際、必要な数値
関数の計算のみならず、数値の予備的なスケーリング、
けた送りも随意に含めて処理される。或いはまた、マイ
クロプロセッサ１１０以外の手段で、アナログまたはデ
ィジタルの形式をとっているデータを事前処理すること
もできる。

【００３３】図示した実施例においては、アナログ−デ
ィジタル変換器１２２の出力は、マイクロプロセッサ１
１０への入力に結合される。このマイクロプロセッサ
は、サンプル値および重みのアドレス指定と算術処理を
行なう。データのサンプルおよび得られた関数の記憶
は、それぞれシフトレジスタ段８６と８８の連続した部
分内に記憶され、これらのレジスタ段は、記憶された重
み９２と９４それぞれのセットに結合される。この機能
は、ＲＡＭ内に記憶されたサンプル値と重みの表により
実現できること、そしてこれらの表は、プロセッサ１１
０により順番にアドレス指定されるものであること、あ
るいは実際のシフトレジスタを使用できること、等は、
十分に理解されよう。係数は対応する重みを乗算され、
得られた積は合計され、その結果は、内部の合計用接合
点６４に加えられる。

【００３４】第１の補正信号は、出力誤差のニューラル
ネットワークの中間層へのバックプロバゲーション用の
通路を形成する。遅延線セル８６と８８内に記憶されて
いる値と係数セル９２と９４内の重みの積の合計として
マイクロプロセッサ１１０により計算されたフイードフ
オワード値は、第２の補正信号であって、ディジタル−
アナログ変換器１２４によりアナログレベルに変換され
る。このディジタル−アナログ変換器１２４の出力は、
接合点６２において誤差信号Ｖｅと合計される。合計用
接合点６２の出力は、パルス幅変換器２８を制御する複
合補正信号である。

【００３５】重み係数は、すべてのデータサンプルに対
し、あるいは異った速度で、計算し直すことができる。
例えば、データサンプリングと非同期でかつそれよりも
周波数の低い、パルス幅変換器２８の各サイクルの間、
各重み係数は、必要に応じて上向きにまたは下向きに、
誤差信号Ｖｅを減少させる方向に調整される。修正値の
大きさは、調整されている重みのフィルタの総合的応答
に対する寄与の割合、検出された誤差の量、および入力
に追随するためフィルタを如何に速く調整せねばならな
いかを決定する任意の学習速度等、によって決まる。よ
り速い学習速度は、より遅い学習速度よりも安定性に欠
けるが、フィルタが、残留調整誤差を減少させるため
に、一層迅速に応動することができるようにする。

【００３６】重み係数は、以下の関係に従ってサンプル
ごとのベースで調整できる。

【００３７】

【数１】

【００３８】ここに、Ｗｊ＋１は新しい重み；Ｗｊは以
前の重み；ａは学習速度係数；Ｖｅは誤差増幅器の出
力；Ｅｘ² はフィルタ入力の２乗の和；そしてＸは調整
される重みに相当する入力；である。

【００３９】新しい重みの計算は所望する頻度で実施で
きる。フィルタがスイッチ型電源に用いられる例におい
ては、重みは、電源の各スイッチングサイクルに対し１
回ずつ調整できる。入力信号のサンプリング周波数は、
スイッチング周波数とは異ってもよく、また特に独立の
信号の周波数成分に基づいて決定される。サンプリング
周波数は、この独立の信号中の関心のある最高周波数を
大幅に越えていなければならない。

【００４０】重み付けした有限インパルス応答フィルタ
を構成するために、２つの基本的な方法を取ることがで
きる。安価な実施例においては、重みは、ある特定の装
置、例えば調整電源およびそれに結合された負荷を有す
る特定形式のテレビジョンの設計段階で、予め決定して
おくことができる。例えば、適応性をもって更新されて
いる重みの定常状態のレベルを知ることにより、重みを
選択することができる。これらの重みは、つぎにプリセ
ットされた定数としてネットワーク内に強制的に入れら
れる。もし動作条件を正確に予測でき、かつシステムの
特性が装置ごとに充分再現性を持つようなものであれ
ば、このような方法は許容できる。

【００４１】別の方式として、装置の動作中、例えばす
べてのデータサンプル帰還中、重みを連続的に更新する
ことができる。一般に連続的な更新または訓練方法は、
与えられた数の有限インパルス応答フィルタタップに対
して、性能を改善することができる。 みが連続的に絶
えず更新される実施例にあっては、重みは、０から時間
と共に徐々に積上げて作るのではなく、公称値にプリセ
ットして装置を初期化することができる、もし一時的な
現象が、検出誤差を過大なものとするような場合は、有
限インパルス応答フィルタをリセットするために上記の
公称値を使用することもできる。

【００４２】動作時間中フィルタの動作を検査すること
により、有限インパルス応答フィルタタップの数を減ら
すことができる。フィルタが定常の動作状態に達した
後、信号またはタップの中には他のものより一層大きく
フィルタ出力に寄与するものがあるということが明らか
になる可能性がある。重要な寄与をなすこれらの信号は
保持し、一方比較的小さい重み係数によりスケーリング
される信号は消去する作用を、フィルタの動作を大幅に
低下させること無く、行なうことができる。

【００４３】図５に示す実施例は、図４に示す実施例に
代わる実施例である。図５では、比較的２４とそれに付
属する回路は除去されている。その代り、Ｖｏｕｔ信号
がアナログ−ディジタル変換器１２へ直接入力する。こ
の値と基準値との比較は、マイクロプロセッサ１１０に
より行われる。マイクロプロセッサの中でも、この基準
値はプログラムしておくことができ、あるいは異った動
作方式に対応して変更することもできる。ニューラルネ
ットワークの出力および基準値との比較による出力は、
またこのマイクロプロセッサにより合計される。ディジ
タル−アナログ変換器１２４に対するマイクロプロセッ
サの出力は、すでに第１と第２の補正信号の組合わにな
っている。従って別個の合計用回路６２も不要である。
上記以外の点については、この図５の実施例は、図４の
実施例と同じ様式で動作する。

【００４４】この発明は、例えばシリースパスのような
直線的な電源、またはテレビジョンセットに典型的に使
用されている高電圧発生器のような他の形の切換型電源
等の種々の形式の調整電源に応用できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明による、適応性のあるフイードフオワ
ード型調整型電源の諸要素を例示するブロック図であ
る。

【図２】ビデオ装置に適用され、ビデオ信号に、および
ビデオ信号の平方根に応動する有限インパルス応答フィ
ルタを備えている。この発明の一特定実施例の一層詳細
なブロック図である。

【図３】従来技術による簡単な電圧調整電源を示す略示
ブロック図である。

【図４】図２に総括的に図示したこの発明の特定実施例
を示す略示図である。

【図５】図４に示す実施例の変形で、帰還信号がマイク
ロプロセッサによりモニタされ、直接処理される形式の
実施例の略示図である。

【符号の説明】

２４ 第１の補正信号を発生する手段（差動増幅器） ２８ 電源から負荷へエネルギを結合する手段（調整可
能な結合素子） ５０ 負荷 ６０ ニューラルネットワーク Ｖｅ 第１の補正信号 Ｖｐ 第２の補正信号

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力信号に応動してエネルギ需要の変動
   する負荷に対して電源からエネルギを供給するための、
   第１および第２の補正信号に応動する手段と；過去のエ
   ネルギ需要をモニタし、また上記過去のエネルギ需要を
   表わす上記第１の補正信号を発生させるための手段と；
   上記入力信号に応動して、エネルギ需要を予測し、また
   上記予測したエネルギ需要を表わす上記第２の補正信号
   を発生させるあためのニューラルネットワークと；を具
   備してなるテレビジョン用制御回路。
2. 【請求項２】 負荷をモニタし、かつビデオ信号に応動
   して上記負荷のエネルギ需要の過去の変動を表わす第１
   の補正信号を発生させるための手段と；上記ビデオ信号
   に応動して、上記エネルギ需要の予測される変動を表わ
   す第２の補正信号を発生させるための手段と；上記第１
   と第２の補正信号に応動し、エネルギ源から上記負荷に
   エネルギを供給する手段と；を具備し、上記第１の補正
   信号を発生させるための上記手段および上記第２の補正
   信号を発生させるための上記手段は、マイクロプロセッ
   サ内に構成されているテレビジョン用電源。