KR101277899B1 - Ｄｃ/ｄｃ컨버터의 제어장치 - Google Patents

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미쓰비시덴키 가부시키가이샤
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Abstract

FB 제어와 FF적 제어를 조합시킴으로써, 안정성을 보장하면서 비선형의 동적 시스템의 출력전압의 예측이 가능한 DC/DC 컨버터의 제어장치를 제공한다. 피드백 제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 1 시간량을 생성하는 FB 제어기와, FF적인 제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 2 시간량을 산출하는 기계학습제어기와, 제 1 시간량과 제 2 시간량과의 차분을 구하고, 이 차분신호를 구동회로에 송출하는 차분시간량 산출기를 구비한다. 기계학습제어기는 어떠한 샘플링에서의 제어목표값과 학습이력으로부터 산출한 제어예측값과의 편차에 α=Aㆍe×p(-λ×n)(A : 최초(첫번째)의 언더슈트 억제인자(제로 이외의 상수), λ : 두번째 언더슈트 감쇠인자, n : 몇번째 샘플링인지를 나타내는 정수)의 항을 포함하는 가중을 하여 제 2 시간량을 산출한다.

Description

ＤＣ/ＤＣ컨버터의 제어장치{DC/DC CONVERTER CONTROL DEVICE}
본 발명은 피드백 제어와 기계학습에 의한 피드 포워드 제어(예를 들어 뉴로 제어)를 조합시킴으로써, 안정성을 보장하면서 비선형의 동적 시스템의 출력전압의 예측이 가능한 DC/DC 컨버터의 제어장치에 관한 것이다.
종래에는 피드백 제어 및 피드 포워드 제어가 가능한 제어회로를 구비한 DC/DC 컨버터가 알려져 있다(특허문헌 1, 특허문헌 2 등 참조).
특허문헌 1 : 일본국 특허공개 제2005-218157호 공보 특허문헌 2 : 일본국 특허공개 제2004-120940호 공보 특허문헌 3 : 일본국 특허공개 제2006-042565호 공보
피드 포워드 제어에서는 오버슈트(또는 언더슈트)를 억제하려고 하면, 조건에 따라서는 제어장치가 다음에 오는 언더슈트(또는 오버슈트)를 조장하도록 거동하는 경우도 있다(오버슈트 저감기술에 대해서는 특허문헌 3 등 참조).
본 발명의 목적은 피드백 제어와 피드 포워드적인 제어(예를 들어 뉴로 제어 등의 기계학습제어)를 조합시킴으로서, 안정성을 보정하면서 비선형의 동적 시스템의 출력전압의 예측이 가능한 DC/DC 컨버터의 제어장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 DC/DC 컨버터의 제어장치는 이하를 요지로 한다.
(1) DC/DC 컨버터의 출력전압값, 및 출력전류값, 입력전압값, 인덕터 전류값, 커패시터 전류값 중 적어도 하나를 취득하여 구동회로에 스위치의 온ㆍ오프신호 지령값을 송출하는 DC/DC 컨버터의 제어장치로서,
상기 DC/DC 컨버터의 상기 출력전압값, 또는 나아가 상기 출력전류값, 상기 입력전압값, 상기 인덕터 전류값, 상기 커패시터 전류값 중 적어도 하나로부터 피드백 제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 1 시간량을 생성하는 피드백 제어기와,
상기 DC/DC 컨버터의 상기 출력전압값, 또는 나아가 상기 출력전류값, 상기 입력전압값, 상기 인덕터 전류값, 상기 커패시터 전류값 중 적어도 하나로부터 제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 2 시간량을 산출하는 기계학습제어기와,
상기 피드백 제어기로부터의 제 1 시간량과 상기 기계학습제어기로부터의 제 2 시간량과의 차분을 구하고, 이 차분신호를 상기 구동회로에 송출하는 차분시간량 산출기를 구비하고,
상기 기계학습제어기는
어떠한 샘플링에서의 제어목표값과 학습이력으로부터 산출한 제어예측값과의 편차에
Figure 112012024025314-pct00001
A : 최초(첫번째)의 언더슈트 또는 오버슈트를 억제하기 위한 인자(제로 이외의 값)
f(n, λ) : 감쇠함수
λ : 두번째 오버슈트 또는 언더슈트를 감쇠시키기 위한 인자(제로 이외의 양의 값)
n : 몇번째 샘플링인지를 나타내는 정수
의 항을 포함하는 가중을 하고, 또는 나아가 이 가중한 값에 바이어스분을 부여하여 상기 제 2 시간량을 산출하는 것을 특징으로 하는 DC/DC 컨버터의 제어장치.
즉 제어목표값을 X*, 제어예측값을 X라고 하면, 제어량은 α×(X*-X)으로 나타낼 수 있다. 이때 상기 제어량에는 오프셋(B)을 부가할 수도 있다.
기계학습에 기초하는 제어량에 큰 게인(A)을 곱함으로써 최초의 언더슈트 또는 오버슈트를 제어한다. 그 직후에 발생하는 오버슈트 또는 언더슈트에 대해서 기계학습에 기초한 제어량에 상기 게인(A)을 그대로 곱하는 과보상이 되기 때문에, 감쇠함수(f(n, λ))로 게인의 영향을 급속하게 약화시키고 있다.
(2) 상기 ㆍf(n, λ)이 e×p(-λ×n)인 것을 특징으로 하는 (1)에 기재한 DC/DC 컨버터의 제어장치.
(3) 상기 기계학습제어기는 상기 제 2 시간량의 산출값, 상기 제 2 시간량의 산출개시조건, 상기 제 2 시간량의 산출의 기초가 된 파라미터(상기 DC/DC 컨버터의 상기 출력전압값, 또는 나아가 상기 출력전류값, 상기 입력전압값, 상기 인덕터 전류값, 상기 커패시터 전류값 중 적어도 하나)를 기억하는 기억장치를 구비한 것을 특징으로 하는 (1) 또는 (2)에 기재한 DC/DC 컨버터의 제어장치.
(4) 상기 기계학습제어기는 DC/DC 컨버터의 출력전압 및 출력전류로부터 과도변화 전후의 부하의 저항값 또는 임피던스를 구하고, 이 부하저항 또는 임피던스에 대응하는 제어예측값을 상기 기억장치로부터 인용하는 것을 특징으로 하는 (3)에 기재한 DC/DC 컨버터의 제어장치.
(5) 상기 기계학습제어기는 DC/DC 컨버터의 입력전압 및 출력전류로부터 과도변화 전후의 부하의 저항값 또는 임피던스를 구하고, 이 부하저항 또는 임피던스에 대응하는 제어예측값을 상기 기억장치로부터 인용하는 것을 특징으로 하는 (3)에 기재한 DC/DC 컨버터의 제어장치.
(6) 상기 제어장치는 복수의 외부 클록신호 중에서 1 클록을 선택하는 클록 선택기를 구비하고, 스위치 회로의 스위치를 온하는 타이밍을 상기 선택한 외부 클록신호에 동기시켜, 스위칭 노이즈의 발생 타이밍을 부하의 상태변화에 동기시키는 것을 특징으로 하는 (1)에 기재한 DC/DC 컨버터의 제어장치.
본 발명에서는 차분시간량 산출기의 출력(NTon)을 제어하기 위해서 다층의 뉴럴ㆍ 네트워크로 이루어지는 뉴로 제어기 등의 기계학습제어기를 피드 포워드적인 제어기로서 기능시킴과 동시에, 피드백 제어기도 제어에 사용된다. 따라서, 본 발명에서는 비선형의 동적 시스템의 예측이 가능하게 되고, 피드백 제어기에 의해 안정성도 보장된다.
또한 본 발명에서는 제 2 시간량(기계학습 제어량)을, 샘플링에서의 기계학습제어 목표값과 기계학습제어 예측값과의 편차에 [Aㆍe×p(-λ×n)](A : 최초(첫번째)의 언더슈트 또는 오버슈트를 억제하기 위한 인자(제로 이외의 값), λ : 두번째 오버슈트 또는 언더슈트를 감쇠시키기 위한 인자(제로 이외의 양의 상수), n : 몇번째 샘플링인지를 나타내는 정수)로 가중했다. 이에 의해, 최초(첫번째)의 언더슈트 또는 오버슈트가 억제됨과 동시에, 두번째 이후의 오버슈트 또는 언더슈트를 감쇠시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 제어장치가 적용되는 DC/DC 컨버터를 도시하는 모식도이다.
도 2는 도 1의 제어장치를 구체적으로 도시하는 기능 블록도이다.
도 3은 도 2의 제어장치에서 출력전압 검출값에 의해 예측을 행하는 경우의 처리를 도시하는 플로우차트이다.
도 4는 제어 파라미터를 한정되게 도시하는 도 1의 DC/DC 컨버터를 도시하는 도면이다.
도 5는 피드백 제어기와 기계학습제어기를 구비한 도 4의 제어장치의 기능 불록도이다.
도 6은 도 5의 제어장치에서 기계학습제어기가 입력전압 검출값과 출력전압 검출값과 출력전류 검출값에 의해 예측을 행하는 경우의 처리를 도시하는 플로우차트이다.
도 7(A)은 기계학습제어를 행하지 않을 때의 출력전압의 과도특성을 도시하는 도면이고, 도 7(B)은 기계학습제어를 행하지 않을 때의 출력전류의 과도특성을 도시하는 도면이다.
도 8(A)은 기계학습제어를 행했을 때의 출력전압의 과도특성을 도시하는 도면이고, 도 8(B)은 기계학습제어를 행했을 때의 출력전류의 과도특성을 도시하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 제어장치가 적용되는 DC/DC 컨버터의 다른 예를 도시하는 모식도이다.
도 10은 도 8의 제어장치를 구체적으로 도시하는 기능 블록도이다.
도 1은 본 발명의 제어장치가 적용되는 DC/DC 컨버터를 도시하는 모식도이다.
도 1에서, DC/DC 컨버터(2)는 스위치 회로(22)와 변압기(23)와 정류기(24)와 평활용 인덕터(25)(LO)와 출력 커패시터(26)(Co)로 이루어진다. 평활용 인덕터(25)에는 직렬로 인덕터 전류검출용 저항(rL)이 접속되고, 출력 커패시터(26)에는 커패시터 전류검출용 저항(rc)이 직렬로 접속되고, 후술하는 부하(28)에는 직렬로 출력전류검출용 저항(27)(rs)이 접속되어 있다. 또한 DC/DC 컨버터(2)의 입력측에는 직류전원(21)이 접속되고, 출력측에는 부하(28)(R)가 접속되어 있다. 도 1에서는 직류전원(21)은 편의상 배터리로 나타내고 있으나 직류공급단자이어도 되고, 부하(28)는 직류저항(R)으로 나타내고 있으나, 교류저항(임피던스)이어도 된다. 또한 도 1에서는 rs, rL, rc는 생략되는 경우가 있으므로, 심볼을 파선으로 도시하고 있다.
도 1에서는 출력전압(eo), 및 출력전류(io)(검출값(es)), 입력전압(직류전원전압)(ei), 인덕터 전류(iL)(검출값(eLi)), 커패시터 전류(ic)(검출값(eCi)) 중 적어도 하나가 제어장치(1A)에 송출되고, 제어장치(1A)는 구동회로(3)에 스위치 회로(22)의 스위치를 온하는 타이밍 지령값(시간신호(Ton,n))을 송출한다.
도 2는 도 1에 도시한 제어장치(1A)의 개략을 도시하는 도면이다.
제어장치(1A)는 프리앰프(11)와 A/D 컨버터(12)와 제 1 제어기(PID 제어기 등의 피드백 제어기)(13)와 제 2 제어기(14)와 차분시간량 산출기(15)와 카운터(16)를 구비하고 있다.
프리앰프(11)는 출력전압값(eo), 및 출력전류(io)(검출값(es)), 입력전압(ei), 인덕터 전류(iL)(검출값(eLi)), 커패시터 전류(ic)(검출값(eCi)) 중 적어도 하나를 입력하고, 이들을 증폭하여 eeo, 및 ees, eei, eeLi, eeCi로서 출력한다. A/D 컨버터(12)는 이들의 출력값을 각각 디지털 신호 Eeo, Ees, Eei, EeLi, EeCi로 변환한다. 또한 도 2에서는 rs, rL, rc는 생략되는 일이 있으므로 심볼을 파선으로 도시하고, 디지털 신호(Ees, Eei, EeLi, EeCi)는 생략되는 일이 있으므로 데이터의 흐름을 의미하는 화살표를 파선으로 나타내고 있다.
제 1 제어기(피드백 제어기)(13)는 디지털 신호(Eeo 및 Ees, Eei, EeLi, EeCi) 중 적어도 하나를 입력하고, 피드백 제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 1 시간량(NTon_A ,n)을 생성한다(n : 몇번째 샘플링인지를 의미하는 첨자).
제 2 제어기(14)는 뉴로 제어기 등의 기계학습제어기이며, 디지털 신호(Eeo 및 Ees, Eei, EeLi, EeCi) 중 적어도 하나를 입력하고, 스위치 오프의 타이밍을 위한 제어량으로서 제 2 시간량(NTon _B)을 생성한다.
또한 제 2 시간량(NTon_B)은
Figure 112012024025314-pct00002
으로 나타나고, 예를 들어 Neo ,n *은 n번째 샘플링에 대한 목표값이며, NeoEst .n은 n번째 샘플링에서의 예측값으로 할 수 있다. n은 예를 들어 변화가 발생한 후의 샘플링 회수이다.
αn은 감쇠함수이며, 전형적으로는 (2)식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112012024025314-pct00003
n은 상술한 바와 같이 몇번째 샘플링인지를 의미하는 첨자이다. 또한 A 및 λ는 A=90, λ=50,000과 같은 값이며, 예를 들어 시뮬레이션에 의해 결정할 수 있고, 주지된 제어이론(적응제어이론ㆍ최적제어이론 등)에 의해 결정할 수도 있다(이 경우, Neo ,n *, NeoEst .n, d(Neo ,n *)/dn, d(Neo ,n)/dn 등의 값을 참조로 할 수 있다.)
αn은
Figure 112012024025314-pct00004
으로 나타낼 수 있다. 구체적으로는 A=90, λ=50,000으로 할 수 있다.
차분시간량 산출기(15)는 제 1 제어기(13)로부터의 제 1 시간량과 제 2 제어기(14)로부터의 제 2 시간량과의 차분을 구하고, 이 차분을 카운터(16)에 송출한다.
카운터(16)는 카운트 업 했을 때에 스위치 회로(22)의 스위치를 온하는 타이밍 지령값(시간신호(TON))을 구동회로(3)에 송출한다.
출력전압 검출값(eo)에 의해 예측을 행하는 경우의 제 2 제어기(14)의 처리를 도 3에 의해 설명한다. 또한 이 예에서는, 도 2의 제 2 제어기(뉴로 제어기 등의 기계학습제어기)(14)는 출력전압(eo), 출력전류(io), 입력전압(ei)에 대응하는 디지털 신호(Eeo, Ees, Eei)를 취득하는 것으로 한다.
제 2 제어기(14)는 디지털 신호(Eeo, Ees, Eei)를 취득하면(S100), 부하저항(R)의 변화상태를 디지털값(Eei)의 관계에서 측정한다(S110). 여기서, 입력전압(ei)이 몇 볼트일 때에 부하저항(R)이 몇 옴에서 몇 옴으로 변화했는지가 측정된다. 부하저항(R)의 값은 출력전압(eo)에 대응하는 디지털 신호(Eeo), 출력전류(ei)에 대응하는 디지털 신호(Ees)로부터 소정의 샘플링 주기로 계산된다.
또한 제 2 제어기(12)는 부하저항(R)의 변화상태 및 그때의 디지털 신호(Eeo)에 기초하여 기계학습기능에 의한 예측값(NeoEST)을 결정한다(S120). 예측값(NeoEST)은 구체적으로는 뉴로 이론에 의해 결정할 수 있다.
예를 들어 부하저항(R)에 어떠한 변화가 발생했다고 하면, 이번에는 부하저항(R)의 변화상태 및 그때의 디지털 신호(Eeo)의 변화상태를 관찰하여, 최적이었을 것으로 예상하는 예측값(NeoEST)을 계산하기만 한다.
즉, 제 2 제어기(12)는 1번의 변화가 발생하고 나서 수속(收束)할 때까지의 변화의 상황을 학습했으므로, 다음번에는 그것을 억제하도록 피드 포워드적으로 작용하고 있다. 단 그 경우에도 제 1 제어기(13)가 부하(R)의 변화뿐 아니라 피드 포워드적인 변화에도 대응하도록 작용하므로 지수함수적으로 급속하게 피드 포워드의 움직임을 감쇠시키고 있다(전술한 식(2) 참조).
그리고 제 2 제어기(12)는 소정의 목표값(Neo *)과 S120에서 구한 예측값(NeoEST)으로부터 제 2 시간량(NTon_B)을 계산하고(S130), 제 2 시간량(NTon_B)을 차분시간량 산출기(15)에 전한다(S140).
도 4는 제어 파라미터를 한정한 도 1의 DC/DC 컨버터(2)를 도시하는 도면이며, 도 5는 제 1 제어기(피드백 제어기)(13)와 제 2 제어기(기계학습제어기)(14)를 구비한 도 4의 제어장치(1A)의 기능 블록도이다.
도 4에서는 출력전압(eo), 출력전류(io), 입력전압값(ei)이 제어장치(1A)에 송출되고, 제어장치(1A)는 이들에 기초하여 스위치 회로(22)의 스위치를 온하는 타이밍 지령값(시간신호(TON))을 산출하고, 이것을 구동회로(3)로 송출하고 있다.
도 5에서, 제어장치(1A)는 프리앰프(11)와 A/D 컨버터(12)와 제 1 제어기(PID 제어기 등의 피드백 제어기)(13)와 제 2 제어기(뉴로 제어기 등의 기계학습제어기)(14)와 차분시간량 산출기(15)와 카운터(16)를 구비하고 있다.
프리앰프(11)는 DC/DC 컨버터(2)의 출력전압(eo), 출력전류(es), 입력전압(ei)을 입력하고, 이들을 증폭하여 eeo, ees, eei로서 출력한다. A/D 컨버터(12)는 이들 값을 각각 디지털 신호 Eeo, Ees, Eei로 변환한다.
제 1 제어기(피드백 제어기)(13)는 디지털 신호(Eeo)(출력전압(eo)에 대응)를 취득하여, 피드백 제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 1 시간량(NTon _A,n)을 생성한다(n : 몇번째 샘플링인지를 의미하는 첨자).
제 1 시간량(피드백 제어량)은 통상적인 피드백 제어에 준하여 예를 들어
Figure 112012024025314-pct00005
으로 나타난다.
제 2 제어기(기계학습제어기)(14)는 부하저항(R)의 변화상태를 입력전압(ei)의 디지털값(Eei)의 관계에서 기억하는 기억장치를 가지고 있다. 또한 제 2 제어기(기계학습제어기)(14)는 디지털 신호(Eeo)(출력전압(eo)에 대응), 디지털 신호(Ees)(출력전류의 전압변환값(es)에 대응) 및 디지털 신호(Eei)(입력전압(ei)에 대응)를 입력하고, 기계학습제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 2 시간량(NTon _B,n)을 생성한다.
제 2 제어기(기계학습제어기)(14)는 피드 포워드 제어를 행할 수 있다. 3개 앞까지의 샘플링 데이터, Eeo -1, Eeo -2, Eeo -3을 사용하여 n번째의 NeoEst ,n을 예측하고 있다(이것은 출력전압(eo)의 n번째 샘플링값(Eeo-n)을 예측하는 것을 의미한다).
따라서 제 2 제어기(기계학습제어기)(14)가 뉴로 제어기인 경우에는 입력층의 유닛 수는 3이 된다. 은닉(hidden) 유닛은 입력층의 유닛의 2배, 즉 6이며, S자 함수(시그모이드 함수)는 활성화 함수로서 사용된다. 또한 가중 파라미터는 랜덤하게 초기화되고, 평준의 평방합 오차함수에 의한 역전파 알고리즘으로 학습된다.
제 2 시간량(기계학습제어량)은 샘플링에서의 제어목표값(Neo *)과 제어예측값(NeoEst)의 편차에 αn으로 가중을 한
Figure 112012024025314-pct00006
로 나타난다. 예를 들어 Neo *는 n번째 샘플링에 대한 목표값이며, NeoEst는 n번째 샘플링에서의 예측값으로 할 수 있다.
αn는
Figure 112012024025314-pct00007
로 나타낼 수 있다. 구체적으로는 A=90, λ=50,000으로 할 수 있다.
A는 최초(첫번째)의 언더슈트 또는 오버슈트를 억제하기 위한 인자(상수)이며, λ은 두번째 이후의 오버슈트 또는 언더슈트를 감쇠시키기 위한 인자(양의 상수)이다.
차분시간량 산출기(15)는 제 1 제어기(피드백 제어기)(13)로부터의 제 1 시간량과 제 2 제어기(기계학습제어기)(14)로부터의 제 2 시간량과의 차분을 구하고, 이 차분을 구동회로(3)에 송출한다.
데이터 포인트의 개수는 예를 들어 스위칭 주파수에 대응하여 1000으로 했을 경우, 학습 데이터를 사용하고 있는 역전파 알고리즘을 수반하는 반복(이 경우 1000회) 후 eo -n의 예측값이 얻어지고, 이후에 제 2 시간량(NeoEst)이 얻어진다.
출력전압(eo)과 출력전류(io)와 입력전압(es)에 의해 예측을 행하는 경우의 제 2 제어기(기계학습제어기)(14)의 처리를 도 6에 의해 설명한다. 또한 이 예에서는 도 5의 제 2 제어기(기계학습제어기)(14)는 출력전압(eo), 출력전류(io), 입력전압(ei)에 대응하는 디지털 신호(Eeo), 출력전류(Ees), 입력전압(Eei)을 취득하는 것으로 한다.
제 2 제어기(기계학습제어기)(14)는 디지털 신호(Eeo, Ees, Eei)을 취득하면(S200), 부하저항(R)의 변화상태를 입력전압의 디지털값(Eei)의 관계에서 측정한다(S210). 즉 입력전압(ei)이 몇 볼트일 때에 부하저항(R)이 몇 옴에서 몇 옴으로 변화했는지가 측정된다.
이 측정결과와 같은 변화상태를 기억장치 내에서 서치한다(S220), 예를 들어 입력전압(ei)이 Ex 볼트(Ex : 전압값)일 때에 부하저항(R)이 Rx1 옴에서 Rx2 옴(Rx1, Rx2 : 저항값)으로 변화한 경우, 입력전압(ei)이 Ex 볼트일 때에 부하저항(R)이 Rx1 옴에서 Rx2 옴(Rx1, Rx2 : 저항값)으로 변화한 상태가 기억장치에 기억되어 있는지 여부를 서치한다.
그리고 해당하는 변화상태가 기억장치 내에 있을 때(S230의 "YES")에는 기억장치로부터 예측값(NeoEST)을 호출하고(S240), 목표값(Neo*)과 예측값(NeoEST)으로부터 제 2 시간량(NTon _B)을 계산한다(S250). 그리고 계산한 제 2 시간량(NTon_B)을 차분시간량 연산기(15)에 전한다(S260).
또한 S230에서 동일하지는 않으나 유사한 변화상태를 "같은 변화상태"로 할 수 있다. "같은 변화상태"로 하는 기준은 적절히 정의할 수 있고, 예를 들어 입력전압(ei)이 Ex 볼트일 때에 저항값(R)이 Rx1에서 Rx2로 변화한 경우, 이 변화상태는 입력전압(ei)이 (1±0.2)×Ex 볼트의 범위 내에 있으며, 저항값(R)이 (1±0.2)×Rx1의 범위 내로부터 (1±0.2)×Rx2의 범위 내로 변화했을 경우의 변화상태와 "같은 변화상태"라고 할 수 있다.
또한 "같은 변화상태"가 기억장치 내에 있을 때(S230의 "YES")에도 적절한 유사범위로부터 벗어날 때(예를 들어 변화전압의 변화 전의 값 및/또는 변화 후의 값이 예를 들어 5% 이상 10% 미만의 범위에 있을 때)에는 이때의 변화상태와 예측값을 기억장치에 저장할 수 있다.
S230에서 해당하는 변화상태가 기억장치 내에 없을 때(S230의 "NO")에는 부하저항(R)의 변화상태 및 그때의 디지털 신호(Eeo)에 대응하여 예측값(NeoEST)을 결정하고(S270), 이 예측값(NeoEST)을 기억장치에 저장한다(S280).
본 실시형태에서도 예측값(NeoEST)은 구체적으로는 뉴로 이론에 의해 결정할 수 있다. 예를 들어 부하저항(R)에 어떠한 변화가 발생했다고 하면, 이번에는 부하저항(R)의 변화상태 및 그때의 디지털 신호(Eeo)의 변화상태를 관찰하고, 최적이었을 것으로 예상하는 예측값(NeoEST)을 계산하기만 한다.
즉 제 2 제어기(12)는 한번의 변화가 발생하고 나서 수속할 때까지의 변화의 상황을 학습했으므로, 다음번에는 그것을 억제하도록 피드 포워드적으로 작용하고 있다. 단 그 경우에도 제 1 제어기(13)가 부하(R)의 변화뿐 아니라 피드 포워드적인 변화에도 대응하도록 작용하므로 지수함수적으로 급속하게 피드 포워드의 움직임을 감쇠시키고 있다(전술한 식(5) 참조).
도 4의 제어장치(1A)를 이용함으로써, 도 7(A)의 출력전압의 과도특성도, 도 7(B)의 출력전류의 과도특성도에 도시하는 바와 같은 전압을 대략적인 샘플링(1000회/ sec)으로 수용할 수 있다.
그리고 기계학습기능을 사용하여(예를 들어 뉴로 제어의 경우에는 뉴럴ㆍ네트워크를 사용하여) 동작을 예측함으로써, 도 8(A)의 출력전압의 과도특성도, 도 8(B)의 출력전류의 과도특성도에 도시하는 바와 같이 오버슈트나 언더슈트가 저감된다.
이 예측값을 기억해두고, 식(2)와 같이 출력전압과의 차이를 취하고, 그것을 식(3)에서 수정함으로써 우수한 과도특성이 실현될 수 있다.
따라서 첫번째에는 학습만 하지만, 두번째에는 그 현상이 일어난 경우에는 학습결과에 기초하여 예측하고, 나아가 식(3)에서 보정하여 우수한 과도특성을 실현하고 있다.
여기서는 부하(28)의 저항값(R)을 스텝 변화 전과 변화 후에 검출하고, 그 조합에 대응한 학습ㆍ예측을 메모리에 축적하고, 그것에 기초하여 보정을 행한다. 그리고 (1)식에 도시하는 바와 같이, 피드백분은 종래의 피드백 제어로 처리하고, 피드 포워드분(NTon_1)에 상당하는 것을 학습ㆍ예측ㆍ보정으로 처리하고 있다.
표 1(A)에 출력전압(eo)의 언더슈트ㆍ오버슈트 시의 거동, 및 수속시간(tst)의 크기를 PID 제어와 본 발명에 기초한 제어(PID 제어+기계학습(뉴로) 제어)로 비교한 예를 도시하고, 표 1(B)에 인덕터 전류의 오버슈트 시의 거동을 피드백 제어(PID 제어)와 본 발명에 기초하는 제어(PID 제어+기계학습(뉴로) 제어)로 비교한 예를 도시한다.
Figure 112012024025314-pct00008
도 9는 본 발명의 제어장치가 적용되는 DC/DC 컨버터를 도시하는 다른 실시형태를 도시하는 모식도이다.
도 9에서 DC/DC 컨버터(2)는 스위치 회로(22)와 변압기(23)와 정류기(24)와 평활용 인덕터(25)(Lo)와 출력 커패시터(26)(Co)로 이루어진다. 평활용 인덕터(25)에는 직렬로 인덕터 전류검출용 저항(rL)이 접속되고, 출력 커패시터(26)에는 커패시터 전류검출용 저항(rc)이 직렬로 접속되고, 부하(28)에는 직렬로 출력전류검출용 저항(27)(rs)이 접속되어 있다.
또한 DC/DC 컨버터(2)의 입력측에는 직류전원(21)이 접속되고, 출력측에는 부하(28)(R)가 접속되어 있다. 도 9에서는 직류전원(21)은 편의상 배터리로 도시하고 있으나 직류공급단자이어도 되고, 부하(28)는 직류저항(R)으로 도시하고 있으나 교류저항(임피던스)이어도 된다. 또한 도 9에서는 rs, rL, rc는 생략되는 일이 있으므로 심볼을 파선으로 도시하고 있다.
도 9에서는 출력전압(eo), 및 출력전류(io)(검출값(es)), 입력전압(ei), 인덕터 전류(iL)(검출값(eLi)), 커패시터 전류(ic)(검출값(eCi)) 중 적어도 하나가 외부동기선택식 제어장치(1B)에 송출되고, 제어장치(1B)는 구동회로(3)에 스위치 회로(22)의 스위치를 온하는 타이밍 지령값(시간신호(TON,n))을 송출한다.
이 타이밍 지령값은 외부로부터의 클록신호(외부클록(CKo))에 동기하는 기구를 갖는다.
이를 위해서 예를 들어 부하의 상태변화의 신호의 주파수를 외부클록신호(CKo)의 주파수와 동일하거나 상수배의 주파수로 함으로써, 스위치 회로(22)의 스위치를 온하는 타이밍을 부하의 상태변화와 동기하는 것이 가능하다.
이 작용에 의해, DC/DC 컨버터의 스위칭 노이즈의 타이밍은 부하의 상태변화에 동기한 관리를 할 수 있기 때문에 DC/DC 컨버터(2)의 전자적합성의 외부제어를 실현할 수 있다.
도 10은 도 9에 도시한 제어장치(1B)의 개략을 도시하는 도면이다.
제어장치(1B)는 프리앰프(11)와, A/D 컨버터(12)와 제 1 제어기(PID 제어기 등의 피드백 제어기)(13)와 제 2 제어기(14)와 차분시간량 산출기(15)와 카운터(16)와 외부클록 선택기(29)를 구비하고 있다.
프리앰프(11)는 출력전압값(eo), 및 출력전류(io)(검출값(es)), 입력전압(ei), 인덕터 전류(iL)(검출값(eLi)), 커패시터 전류(ic)(검출값(eCi)) 중 적어도 하나를 입력하고, 이들을 증폭하여 eeo, 및 ees, eei, eeLi, eeCi로서 출력한다. A/D 컨버터(12)는 이들의 출력값을 각각 디지털 신호 Eeo, Ees, Eei, EeLi, EeCi로 변환한다. 또한 도 9에서는 rs, rL, rc는 생략되는 일이 있으므로 심볼을 파선으로 도시하고, 디지털 신호(Ees, Eei, EeLi, EeCi)는 생략되는 일이 있으므로, 데이터의 흐름을 의미하는 화살표를 파선으로 나타내고 있다.
제 1 제어기(피드백 제어기)(13)는 디지털 신호(Eeo 및 Ees, Eei, EeLi, EeCi) 중 적어도 하나를 입력하고, 피드백 제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 1 시간량(NTon_A ,n)을 생성한다(n : 몇번째 샘플링인지를 의미하는 첨자).
제 2 제어기(14)는 뉴로 제어기 등의 기계학습제어기이며, 디지털 신호(Eeo 및 Ees, Eei, EeLi, EeCi) 중 적어도 하나를 입력하고, 스위치 오프의 타이밍을 위한 제어량으로서 제 2 시간량(NTon _B)을 생성한다.
또한 제 2 시간량(NTon_B)은 상기 도 1의 동작설명과 마찬가지로 (4)식
Figure 112012024025314-pct00009
으로 나타나고, 예를 들어 Neo *은 n번째 샘플링에 대한 목표값이며, NeoEst은 n번째 샘플링에서의 예측값으로 할 수 있다.
αn은 (5)식
Figure 112012024025314-pct00010
으로 나타낼 수 있다.
차분시간량 산출기(15)는 제 1 제어기(13)로부터의 제 1 시간량과 제 2 제어기(14)로부터의 제 2 시간량과의 차분을 구하고, 이 차분을 카운터(16)에 송출한다.
카운터(16)는 카운트 업 했을 때에 스위치 회로(22)의 스위치를 온하는 타이밍 지령값(시간신호(TON))을 구동회로(3)에 송출한다.
이 카운터(16)의 클록신호는 외부동기신호(CKo)의 타이밍에 동기한 신호를 활용하기 때문에, 타이밍 지령값(시간신호(TON))의 상승시간은 항상 외부동기신호의 주파수와 동일하거나 상수배의 주파수가 된다.
출력전압검출값(eo)에 의해 예측을 행하는 경우의 제 2 제어기(14)의 처리는 상기 도 3에서 설명한 바와 같다.
1 - 제어장치 2 - DC/DC 컨버터
3 - 구동회로 11 - 프리앰프
12 - A/D 컨버터 13 - 제 1 제어기(피드백 제어기)
14 - 제 2 제어기(기계학습제어기) 15 - 차분시간량 산출기
16 - 카운터 22 - 스위치 회로
23 - 변압기 24 - 정류기
25 - 평활용 인덕터 26 - 출력 커패시터
27 - 전류검출용 저항 28 - 부하
29 - 클록 선택기 30 - 외부동기 선택제어장치

Claims (6)

  1. DC/DC 컨버터의 출력전압값, 및 출력전류값, 입력전압값, 인덕터 전류값, 커패시터 전류값 중 적어도 하나를 취득하여 구동회로에 스위치의 온ㆍ오프신호 지령값을 송출하는 DC/DC 컨버터의 제어장치로서,
    상기 DC/DC 컨버터의 상기 출력전압값, 또는 나아가 상기 출력전류값, 상기 입력전압값, 상기 인덕터 전류값, 상기 커패시터 전류값 중 적어도 하나로부터 피드백 제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 1 시간량을 생성하는 피드백 제어기와,
    상기 DC/DC 컨버터의 상기 출력전압값, 또는 나아가 상기 출력전류값, 상기 입력전압값, 상기 인덕터 전류값, 상기 커패시터 전류값 중 적어도 하나로부터 제어량으로서의 스위치의 오프 타이밍을 위한 제 2 시간량을 산출하는 기계학습제어기와,
    상기 피드백 제어기로부터의 제 1 시간량과 상기 기계학습제어기로부터의 제 2 시간량과의 차분을 구하고, 이 차분신호를 상기 구동회로에 송출하는 차분시간량 산출기를 구비하고,
    상기 기계학습제어기는,
    어떠한 샘플링에서의 제어목표값과 학습이력으로부터 산출한 제어예측값과의 편차에
    Figure 112012024025314-pct00011

    A : 최초(첫번째)의 언더슈트 또는 오버슈트를 억제하기 위한 인자(제로 이외의 값)
    f(n, λ) : 감쇠함수
    λ : 두번째 오버슈트 또는 언더슈트를 감쇠시키기 위한 인자(제로 이외의 양의 값)
    n : 몇번째 샘플링인지를 나타내는 정수
    의 항을 포함하는 가중을 하고, 또는 나아가 이 가중한 값에 바이어스분을 부여하여 상기 제 2 시간량을 산출하는 것을 특징으로 하는 DC/DC 컨버터의 제어장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 ㆍf(n, λ)이 e×p(-λ×n)인 것을 특징으로 하는 DC/DC 컨버터의 제어장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 기계학습제어기는 상기 제 2 시간량의 산출값, 상기 제 2 시간량의 산출개시조건, 상기 제 2 시간량의 산출의 기초가 된 파라미터(상기 DC/DC 컨버터의 상기 출력전압값, 또는 나아가 상기 출력전류값, 상기 입력전압값, 상기 인덕터 전류값, 상기 커패시터 전류값 중 적어도 하나)를 기억하는 기억장치를 구비한 것을 특징으로 하는 DC/DC 컨버터의 제어장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 기계학습제어기는 DC/DC 컨버터의 출력전압 및 출력전류로부터 과도변화 전후의 부하의 저항값 또는 임피던스를 구하고, 이 부하저항 또는 임피던스에 대응하는 제어예측값을 상기 기억장치로부터 인용하는 것을 특징으로 하는 DC/DC 컨버터의 제어장치.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 기계학습제어기는 DC/DC 컨버터의 입력전압 및 출력전류로부터 과도변화 전후의 부하의 저항값 또는 임피던스를 구하고, 이 부하저항 또는 임피던스에 대응하는 제어예측값을 상기 기억장치로부터 인용하는 것을 특징으로 하는 DC/DC 컨버터의 제어장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 제어장치는 복수의 외부 클록신호 중에서 1 클록을 선택하는 클록 선택기를 구비하고, 스위치 회로의 스위치를 온하는 타이밍을 상기 선택한 외부 클록신호에 동기시켜, 스위칭 노이즈의 발생 타이밍을 부하의 상태변화에 동기시키는 것을 특징으로 하는 DC/DC 컨버터의 제어장치.
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