(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＤＣ／ＤＣコンバータの出力電圧値、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ＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置であって、  前記ＤＣ／ＤＣコンバータの前記出力電圧値、またはさらに、前記出力電流値，前記入力電圧値，前記インダクタ電流値，前記キャパシタ電流値の少なくとも１つから、フィードバック制御量としてのスイッチのオフタイミングのための第１時間量を生成するフィードバック制御器と、  前記ＤＣ／ＤＣコンバータの前記出力電圧値、またはさらに、前記出力電流値，前記入力電圧値，前記インダクタ電流値，前記キャパシタ電流値の少なくとも１つから、制御量としてのスイッチのオフタイミングのための第２時間量を算出する機械学習制御器と、  前記フィードバック制御器からの第１時間量と前記機械学習制御器からの第２時間量との差分を求め、当該差分を前記駆動回路に当該差分信号を送出する差分時間量算出器と、を備え、  前記機械学習制御器は、  あるサンプリングにおける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、  α＝Ａ・ｆ（ｎ，λ）    Ａ：最初（一番目）のアンダーシュートまたはオーバーシュートを抑制するための因子（ゼロ以外の値）    ｆ（ｎ，λ）：減衰関数    λ：二番目のオーバーシュートまたはアンダーシュートを減衰させるための因子（ゼロ以外の正の値）    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て、前記第２時間量を算出する、ことを特徴とするＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。
【請求項２】
前記・ｆ（ｎ，λ）が、  ｅｘｐ（−λ×ｎ）であることを特徴とする請求項１に記載のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。
【請求項３】
前記機械学習制御器は、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、前記第２時間量の算出の基礎となったパラメータ（前記ＤＣ／ＤＣコンバータの前記出力電圧値、またはさらに、前記出力電流値，前記入力電圧値，前記インダクタ電流値，前記キャパシタ電流値の少なくとも１つ）を記憶する記憶装置を備えたことを特徴とする請求項１に記載のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。
【請求項４】
前記機械学習制御器は、ＤＣ／ＤＣコンバータの出力電圧および出力電流から過渡変化前後の負荷の抵抗値またはインピーダンスを求め、当該負荷抵抗またはインピーダンスに対応する制御予測値を前記記憶装置から引用することを特徴とする請求項３に記載のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。
【請求項５】
前記機械学習制御器は、ＤＣ／ＤＣコンバータの入力電圧および出力電流から過渡変化前後の負荷の抵抗値またはインピーダンスを求め、当該負荷抵抗またはインピーダンスに対応する制御予測値を前記記憶装置から引用することを特徴とする請求項３に記載のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。
【請求項６】
前記の制御装置は、複数の外部クロック信号のうちから１クロックを選択するクロック選択器を備え、スイッチ回路のスイッチをオンするタイミングを、前記選択した外部クロック信号に同期させて、スイッチングノイズの発生タイミングを負荷の状態変化に同期させることを特徴とする請求項５に記載のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、フィードバック制御と機械学習によるフィードフォワード制御（たとえば、ニューロ制御）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ＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来、フィードバック制御およびフィードフォワード制御が可能な制御回路を備えたＤＣ／ＤＣコンバータが知られている（特許文献１、特許文献２等参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２１８１５７
【特許文献２】特開２００４−１２０９４０
【特許文献３】特開２００６−０４２５６５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  フィードフォワード制御では、オーバーシュート（または、アンダーシュート）を抑制しようとすると、条件によっては、制御装置が、次にくるアンダーシュート（または、オーバーシュート）を助長するように振舞う場合もある（オーバシュート低減技術については、特許文献３等参照）。【０００５】  本発明の目的は、フィードバック制御とフィードフォワード的な制御（たとえば、ニューロ制御等の機械学習制御）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ＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  本発明のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置は、以下を要旨とする。（１）  ＤＣ／ＤＣコンバータの出力電圧値、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ＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置であって、  前記ＤＣ／ＤＣコンバータの前記出力電圧値、またはさらに、前記出力電流値，前記入力電圧値，前記インダクタ電流値，前記キャパシタ電流値の少なくとも１つから、フィードバック制御量としてのスイッチのオフタイミングのための第１時間量を生成するフィードバック制御器と、  前記ＤＣ／ＤＣコンバータの前記出力電圧値、またはさらに、前記出力電流値，前記入力電圧値，前記インダクタ電流値，前記キャパシタ電流値の少なくとも１つから、制御量としてのスイッチのオフタイミングのための第２時間量を算出する機械学習制御器と、  前記フィードバック制御器からの第１時間量と前記機械学習制御器からの第２時間量との差分を求め、当該差分を前記駆動回路に当該差分信号を送出する差分時間量算出器と、を備え、  前記機械学習制御器は、  あるサンプリングにおける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、  α＝Ａ・ｆ（ｎ，λ）    Ａ：最初（一番目）のアンダーシュートまたはオーバーシュートを抑制するための因子（ゼロ以外の値）    ｆ（ｎ，λ）：減衰関数    λ：二番目のオーバーシュートまたはアンダーシュートを減衰させるための因子（ゼロ以外の正の値）    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て、前記第２時間量を算出する、ことを特徴とするＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。  すなわち、制御目標値をＸ*、制御予測値をＸとすると、制御量は、α×（Ｘ*−Ｘ）と表すことができる。このとき、上記制御量にはオフセットＢを付加することもできる。  機械学習に基づく制御量に大きなゲインＡを掛けることによって最初アンダーシュートまたはオーバーシュートを制御する。そのすぐ後に生ずるオーバシュートあるいはアンダーシュートについて、機械学習に基づく制御量に上記のゲインＡをそのまま掛ける過補償になるため、減衰関数ｆ（ｎ，λ）でゲインの影響を急速に弱めている。【０００７】  （２）  前記・ｆ（ｎ，λ）が、  ｅｘｐ（−λ×ｎ）であることを特徴とする（１）に記載のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。【０００８】（３）  前記機械学習制御器は、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、前記第２時間量の算出の基礎となったパラメータ（前記ＤＣ／ＤＣコンバータの前記出力電圧値、またはさらに、前記出力電流値，前記入力電圧値，前記インダクタ電流値，前記キャパシタ電流値の少なくとも１つ）を記憶する記憶装置を備えたことを特徴とする（１）または（２）に記載のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。【０００９】（４）  前記機械学習制御器は、ＤＣ／ＤＣコンバータの出力電圧および出力電流から過渡変化前後の負荷の抵抗値またはインピーダンスを求め、当該負荷抵抗またはインピーダンスに対応する制御予測値を前記記憶装置から引用することを特徴とする（３）に記載のＤＣ／ＤＣコ���バータの制御装置。【００１０】（５）  前記機械学習制御器は、ＤＣ／ＤＣコンバータの入力電圧および出力電流から過渡変化前後の負荷の抵抗値またはインピーダンスを求め、当該負荷抵抗またはインピーダンスに対応する制御予測値を前記記憶装置から引用することを特徴とする（３）に記載のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。【００１１】（６）  前記の制御装置は、複数の外部クロック信号のうちから１クロックを選択するクロック選択器を備え、スイッチ回路のスイッチをオンするタイミングを、前記選択した外部クロック信号に同期させて、スイッチングノイズの発生タイミングを負荷の状態変化に同期させることを特徴とする（１）に記載のＤＣ／ＤＣコンバータの制御装置。
【発明の効果】
【００１２】  本発明では、差分時間量算出器の出力（ＮTon）を制御するために、多層のニューラル・ネットワークからなるニューロ制御器等の機械学習制御器をフィードフォワード的な制御器として機能させるとともに、フィードバック制御器も制御に使用される。したがって、本発明では、非線形の動的システムの予測が可能となるし、フィードバック制御器により安定性も担保される。【００１３】  また、本発明では、第２時間量（機械学習制御量）を、サンプリングにおける機械学習制御目標値と機械学習制御予測値との偏差に、〔Ａ・ｅｘｐ（−λ×ｎ）〕（Ａ：最初（一番目）のアンダーシュートまたはオーバーシュートを抑制するための因子（ゼロ以外の定数），λ：二番目のオーバーシュートまたはアンダーシュートを減衰させるための因子（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）で重み付けをした。これにより、最初（一番目）のアンダーシュートまたはオーバーシュートが抑制されるとともに、二番目以降のオーバーシュートまたはアンダーシュートを減衰させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の制御装置が適用されるＤＣ／ＤＣコンバータを示す模式図である。
【図２】図１の制御装置を具体的に示す機能ブロック図である。
【図３】図２の制御装置において、出力電圧検出値により予測を行う場合の処理を示すフローチャートである。
【図４】制御パラメータを限定して示す図１のＤＣ／ＤＣコンバータを示す図である。
【図５】フィードバック制御器と機械学習制御器とを備えた図４の制御装置の機能ブロック図である。
【図６】図５の制御装置において、機械学習制御器が入力電圧検出値と出力電圧検出値と出力電流検出値とにより予測を行う場合の処理を示すフローチャートである。
【図７】（Ａ）は機械学習制御を行わないときの出力電圧の過渡特性を示す図、（Ｂ）は機械学習制御を行わないときの出力電流の過渡特性を示す図である。
【図８】（Ａ）は機械学習制御を行ったときの出力電圧の過渡特性を示す図、（Ｂ）は機械学習制御を行ったときの出力電流の過渡特性を示す図である。
【図９】本発明の制御装置が適用されるＤＣ／ＤＣコンバータの他の例を示す模式図である。
【図１０】図８の制御装置を具体的に示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】  図１は、本発明の制御装置が適用されるＤＣ／ＤＣコンバータを示す模式図である。  図１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、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。
【００１６】  図１では、出力電圧ｅo、および出力電流ｉo（検出値ｅs），入力電圧（直流電源電圧）ｅi，インダクタ電流ｉL（検出値ｅLi），キャパシタ電流ｉC（検出値ｅCi）の少なくとも１つが制御装置１Ａに送出され、制御装置１Ａは駆動回路３に、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,n）を送出する。
【００１７】  図２は、図１に示した制御装置１Ａの概略を示す図である。  制御装置１Ａは、プリアンプ１１と、Ａ／Ｄコンバータ１２と、第１制御器（ＰＩＤ制御器等のフィードバック制御器）１３と、第２制御器１４と、差分時間量算出器１５と、カウンタ１６とを備えている。
【００１８】  プリアンプ１１は、出力電圧値ｅo、および出力電流ｉo（検出値ｅs），入力電圧ｅi，インダクタ電流ｉL（検出値ｅLi），キャパシタ電流ｉC（検出値ｅCi）の少なくとも１つを入力し、これらを増幅して、ｅeo、およびｅes，ｅei，ｅeLi，ｅeCiとして出力する。Ａ／Ｄコンバータ１２はこれらの出力値をそれぞれディジタル信号Ｅeo，Ｅes，Ｅei，ＥeLi，ＥeCiに変換する。なお、図２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。
【００１９】  第１制御器（フィードバック制御器）１３は、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、フィーバック制御量としてのスイッチのオフタイミングのための第１時間量ＮTon_A,nを生成する（ｎ：何番目のサンプリングかを意味する添え字）。  第２制御器１４は、ニューロ制御器等の機械学習制御器であり、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ＮTon_Bを生成する。
【００２０】  なお、第２時間量ＮTon_Bは、    ＮTon_B＝αn（Ｎeo,n*−ＮeoEst,n）      （１）で表され、たとえば、Ｎeo,n*は、ｎ回目のサンプリングに対する目標値であり、ＮeoEst,nは、ｎ回目のサンプリングにおける予測値とできる。ｎは、たとえば、変化が生じてからのサンプリング回数である。
【００２１】  αnは、減衰関数であり、典型的には（２）式で表すことができる。      αn＝Ａ・ｅｘｐ（−λ×ｎ）      （２）  ｎは、上述したように何番目のサンプリングかを意味する添え字である。また、Ａおよびλは、Ａ＝９０，λ＝５０，０００のような値であり、たとえば、シミュレーションにより決定することができるし、周知の制御理論（適応制御理論・最適制御理論等）により決定することもできる（この場合、Ｎeo,n*，ＮeoEst,n，ｄ（Ｎeo,n*）／ｄｎ，ｄ（Ｎeo,n）／ｄｎ等の値を参照にすることができる。）
【００２２】  αnは、      αn＝Ａ・ｅｘｐ（−λ×ｎ）      （２）で表すことができる。具体的には、Ａ＝９０，λ＝５０，０００とすることができる。
【００２３】  差分時間量算出器１５は、第１制御器１３からの第１時間量と第２制御器１４からの第２時間量との差分を求め、この差分をカウンタ１６に送出する。  カウンタ１６は、カウントアップしたときに、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）を駆動回路３に送出する。  出力電圧検出値ｅoにより予測を行う場合の第２制御器１４の処理を図３により説明する。なお、この例では、図２の第２制御器（ニューロ制御器等の機械学習制御器）１４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、Ｅes，Ｅeiを取得するものとする。
【００２４】  第２制御器１４は、ディジタル信号Ｅeo，Ｅes，Ｅeiを取得すると（Ｓ１００）、負荷抵抗Ｒの変化状態をディジタル値Ｅeiの関係において測定する（Ｓ１１０）。ここで、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。負荷抵抗Ｒの値は、出力電圧ｅoに対応するディジタル信号Ｅeo，出力電流ｅiに対応するディジタル信号Ｅesから、所定のサンプリング周期で計算される。  また、第２制御器１２は、負荷抵抗Ｒの変化状態およびそのときのディジタル信号Ｅeoに基づき、機械学習機能による予測値ＮeoESTを決定する（Ｓ１２０）。予測値ＮeoESTは、具体的には、ニューロ理論により決定できる。  たとえば、負荷抵抗Ｒにある変化が生じたとする。今回は、負荷抵抗Ｒの変化状態およびそのときのディジタル信号Ｅeoの変化状態を観察して、最適だったであろう予測値ＮeoESTを計算するだけである。  すなわち、第２制御器１２は、一回の変化が起きてから収束するまでの変化の状況を学習したので、次回はそれを抑えるようにフィードフォワード的に働いている。ただ、その場合も第１制御器１３が、負荷Ｒの変化だけでなくフィードフォワード的な変化にも併せて対応するように働くので、指数関数的に急速にフィードフォワードの動きを減衰させている（前述の式（２）参照）。  そして、第２制御器１２は、所定の目標値Ｎeo*と、Ｓ１２０で求めた予測値ＮeoESTとから第２時間量ＮTon_Bを計算し（Ｓ１３０）、第２時間量ＮTon_Bを差分時間量算出器１５に渡す（Ｓ１４０）。
【００２５】  図４は、制御パラメータを限定した図１のＤＣ／ＤＣコンバータ２を示す図であり、図５は第１制御器（フィードバック制御器）１３と第２制御器（機械学習制御器）１４とを備えた図４の制御装置１Ａの機能ブロック図である。  図４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。
【００２６】  図５において、制御装置１Ａは、プリアンプ１１と、Ａ／Ｄコンバータ１２と、第１制御器（ＰＩＤ制御器等のフィードバック制御器）１３と、第２制御器（ニューロ制御器等の機械学習制御器）１４と、差分時間量算出器１５と、カウンタ１６とを備えている。  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。
【００２７】  第１制御器（フィードバック制御器）１３は、ディジタル信号Ｅeo（出力電圧ｅoに対応）を取得して、フィーバック制御量としてのスイッチのオフタイミングのための第１時間量ＮTon_A,nを生成する（ｎ：何番目のサンプリングかを意味する添え字）。  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。
【００２８】  第２制御器（機械学習制御器）１４は、負荷抵抗Ｒの変化状態を、入力電圧ｅiのディジタル値Ｅeiの関係において記憶する記憶装置を有している。また、第２制御器（機械学習制御器）１４は、ディジタル信号Ｅeo（出力電圧ｅoに対応）、ディジタル信号Ｅes（出力電流の電圧変換値ｅsに対応）およびディジタル信号Ｅei（入力電圧ｅiに対応）を入力し、機械学習制御量としてのスイッチのオフタイミングのための第２時間量ＮTon_B,nを生成する。
【００２９】  第２制御器（機械学習制御器）１４は、フィードフォワード制御を行うことができる。３つ前までのサンプリングデータ、Ｅeo-1，Ｅeo-2，Ｅeo-3を使用し、ｎ番目のＮeoEst,nを予測している（これは、出力電圧ｅoのｎ番目のサンプリング値Ｅeo-nを予測することを意味する）。
【００３０】  したがって、第２制御器（機械学習制御器）１４がニューロ制御器である場合には、入力層のユニット数は３になる。隠れユニットは、入力層のユニットの２倍、すなわち６であり、Ｓ字関数（シグモイド関数）は活性化関数として使用される。また、重みパラメータは、ランダムに初期化されて、標準の平方和誤差関数による逆伝播アルゴリズムで学習される。
【００３１】  第２時間量（機械学習制御量）は、サンプリングにおける制御目標値Ｎeo*と制御予測値ＮeoEstとの偏差に、αnで重み付けをした、      ＮTon_B＝αn（Ｎeo*−ＮeoEst）      （４）で表される。たとえば、Ｎeo*は、ｎ回目のサンプリングに対する目標値であり、ＮeoEstは、ｎ回目のサンプリングにおける予測値とできる。
【００３２】  αnは、      αn＝Ａ・ｅｘｐ（−λ×ｎ）      （５）で表すことができる。具体的には、Ａ＝９０，λ＝５０，０００とすることができる。  Ａは、最初（一番目）のアンダーシュートまたはオーバーシュートを抑制するための因子（定数）であり、λは、二番目以降のオーバーシュートまたはアンダーシュートを減衰させるための因子（正の定数）である。
【００３３】  差分時間量算出器１５は、第１制御器（フィードバック制御器）１３からの第１時間量と第２制御器（機械学習制御器）１４からの第２時間量との差分を求め、この差分を駆動回路３に送出する。  データポイントの個数はたとえばスイッチング周波数に対応して１０００とした場合、学習データを使用している逆伝播アルゴリズムを伴う繰り返し（この場合、１０００回）の後、ｅo-nの予測値が得られ、この後に、第２時間量ＮeoEstが得られる。
【００３４】  出力電圧ｅoと出力電流ｉoと入力電圧ｅsとより予測を行う場合の第２制御器（機械学習制御器）１４の処理を図６により説明する。なお、この例では、図５の第２制御器（機械学習制御器）１４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。
【００３５】  第２制御器（機械学習制御器）１４は、ディジタル信号Ｅeo，Ｅes，Ｅeiを取得すると（Ｓ２００）、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（Ｓ２１０）。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。
【００３６】  この測定結果と同様の変化状態を、記憶装置内でサーチする（Ｓ２２０）。たとえば、入力電圧ｅiがＥｘボルト（Ｅｘ：電圧値）のときに、負荷抵抗ＲがＲｘ１オームからＲｘ２オーム（Ｒｘ１，Ｒｘ２：抵抗値）に変化した場合、入力電圧ｅiがＥｘボルトのときに、負荷抵抗ＲがＲｘ１オームからＲｘ２オーム（Ｒｘ１，Ｒｘ２：抵抗値）に変化した状態が記憶装置に記憶されているか否かをサーチする。  そして、該当する変化状態が記憶装置内にあるとき（Ｓ２３０の「ＹＥＳ」）は、記憶装置から予測値ＮeoESTを呼び出し（Ｓ２４０）、目標値Ｎeo*と予測値ＮeoESTとから第２時間量ＮＴｏｎ＿Ｂを計算する（Ｓ２５０）。そして、計算した第２時間量ＮTon_Bを差分時間量演算器１５に渡す（Ｓ２６０）。
【００３７】  なお、Ｓ２３０において、同一ではないが似ている変化状態を「同様の変化状態」とすることができる。「同様の変化状態」とする基準は、適宜定義でき、たとえば、入力電圧ｅiがＥｘボルトのときに、抵抗値ＲがＲｘ１からＲｘ２に変化した場合、この変化状態は、入力電圧ｅiが（１±０．２）×Ｅｘボルトの範囲内にあり、抵抗値Ｒが（１±０．２）×Ｒｘ１の範囲内から（１±０．２）×Ｒｘ２の範囲内に変化した場合の変化状態と「同様の変化状態」であるとすることができる。  また、「同様の変化状態」が記憶装置内にあるとき（Ｓ２３０の「ＹＥＳ」）であっても、適宜の類似範囲から外れるとき（たとえば、変化電圧の変化前の値および／または変化後の値が、たとえば５パーセント以上１０パーセント未満の範囲にあるとき）は、このときの変化状態と予測値を記憶装置に格納することができる。  Ｓ２３０において、該当する変化状態が記憶装置内にないとき（Ｓ２３０の「ＮＯ」）は、負荷抵抗Ｒの変化状態およびそのときのディジタル信号Ｅeoに対応して、予測値ＮeoESTを決定し（Ｓ２７０）、この予測値ＮeoESTを記憶装置に保存する（Ｓ２８０）。  本実施形態でも、予測値ＮeoESTは、具体的には、ニューロ理論により決定できる。たとえば、負荷抵抗Ｒにある変化が生じたとする。今回は、負荷抵抗Ｒの変化状態およびそのときのディジタル信号Ｅeoの変化状態を観察して、最適だったであろう予測値ＮeoESTを計算するだけである。  すなわち、第２制御器１２は、一回の変化が起きてから収束するまでの変化の状況を学習したので、次回はそれを抑えるようにフィードフォワード的に働いている。ただ、その場合も第１制御器１３が、負荷Ｒの変化だけでなくフィードフォワード的な変化にも併せて対応するように働くので、指数関数的に急速にフィードフォワードの動きを減衰させている（前述の式（５）参照）。
【００３８】  図４の制御装置１Ａを用いることで、図７（Ａ）の出力電圧の過渡特性図、図７（Ｂ）の出力電流の過渡特性図に示すような電圧を大まかなサンプリング（１０００回／ｓｅｃ）で取り込むことができる。  そして、機械学習機能を使って（たとえば、ニューロ制御の場合にはニューラル・ネットワークを使って）動作を予測することで、図８（Ａ）の出力電圧の過渡特性図、図８（Ｂ）の出力電流の過渡特性図に示すようにオーバーシュートやアンダーシュートが低減される。
【００３９】  この予測値を記憶しておき、式（２）のように、出力電圧との差を取り、それを式（３）で修正することですぐれた過渡特性が実現できる。  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。
【００４０】  ここでは、負荷２８の抵抗値Ｒをステップ変化前と変化後に検出して，その組み合わせに対応した学習・予測をメモリに蓄え，それに基づいて補正を行う。そして、（１）式に示すように、フィードバック分は従来のフィードバック制御で賄い、フィードフォワード分（ＮTon_1）相当を学習・予測・補正で賄っている。
【００４１】  表１（Ａ）に、出力電圧ｅoのアンダーシュート・オーバーシュート時の振る舞い、および収束時間ｔstの大きさを、ＰＩＤ制御と本発明に基づく制御（ＰＩＤ制御＋機械学習（ニューロ）制御）とで比較した例を示し、表１（Ｂ）にインダクタ電流のオーバーシュート時の振る舞いをフィードバック制御（ＰＩＤ制御）と本発明に基づく制御（ＰＩＤ制御＋機械学習（ニューロ）制御）とで比較した例を示す。【表１】
0005412658.tif 000002
0005412658.tif 000003
【００４２】  図９は、本発明の制御装置が適用されるＤＣ／ＤＣコンバータを示す他の実施形態を示す模式図である。  図９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。
【００４３】  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９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９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。
【００４４】  図９では、出力電圧ｅo、および出力電流ｉo（検出値ｅs），入力電圧ｅi，インダクタ電流ｉL（検出値ｅLi），キャパシタ電流ｉC（検出値ｅCi）の少なくとも１つが外部同期選択式の制御装置１Ｂに送出され、制御装置１Ｂは駆動回路３に、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,n）を送出する。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。
【００４５】  このため、たとえば、負荷の状態変化の信号の周波数を、外部クロック信号ＣＫOの周波数と同一または、定数倍の周波数とすることにより、スイッチ回路２２のスイッチをオンするタイミングを負荷の状態変化と同期することが可能である。  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。
【００４６】  図１０は、図９に示した制御装置１Ｂの概略を示す図である。  制御装置１Ｂは、プリアンプ１１と、Ａ／Ｄコンバータ１２と、第１制御器（ＰＩＤ制御器等のフィードバック制御器）１３と、第２制御器１４と、差分時間量算出器１５と、カウンタ１６と外部クロック選択器２９を備えている。
【００４７】  プリアンプ１１は、出力電圧値ｅo、および出力電流ｉo（検出値ｅs），入力電圧ｅi，インダクタ電流ｉL（検出値ｅLi），キャパシタ電流ｉC（検出値ｅCi）の少なくとも１つを入力し、これらを増幅して、ｅeo、およびｅes，ｅei，ｅeLi，ｅeCiとして出力する。Ａ／Ｄコンバータ１２はこれらの出力値をそれぞれディジタル信号Ｅeo，Ｅes，Ｅei，ＥeLi，ＥeCiに変換する。なお、図９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。
【００４８】  第１制御器（フィードバック制御器）１３は、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、フィーバック制御量としてのスイッチのオフタイミングのための第１時間量ＮTon_A,nを生成する（ｎ：何番目のサンプリングかを意味する添え字）。
【００４９】  第２制御器１４は、ニューロ制御器等の機械学習制御器であり、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ＮTon_Bを生成する。
【００５０】  なお、第２時間量ＮTon_Bは、前記図１の動作説明と同様に、（４）式、    ＮTon_B＝αn（Ｎeo*−ＮeoEst）で表され、たとえば、Ｎeo*は、ｎ回目のサンプリングに対する目標値であり、ＮeoEst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、      αn＝Ａ・ｅｘｐ（−λ×ｎ）で表すことができる。  差分時間量算出器１５は、第１制御器１３からの第１時間量と第２制御器１４からの第２時間量との差分を求め、この差分をカウンタ１６に送出する。
【００５１】  カウンタ１６は、カウントアップしたときに、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）を駆動回路３に送出する。  このカウンタ１６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第２制御器１４の処理は、前記図３に説明したと同じである。
【符号の説明】
【００５２】  １  制御装置  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  第１制御器（フィードバック制御器）  １４  第２制御器（機械学習制御器）  １５  差分時間量算出器  １６  カウンタ  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  ２９  クロック選択器  ３０  外部同期選択制御装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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