"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、αkn=fknfkn: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。αknが、αkn=Akexp-λk×nAk: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。フィードフォワード制御では、振動ピークとボトムの繰り返しを抑制しようとすると、条件によっては、制御装置が、次にくるピークを助長するように振舞う場合もある。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電力変換回路の制御装置を提供することである。本発明の電力変換回路の制御装置は、以下を要旨とする。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、αkn=fknfkn: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。2αknが、αkn=Akexp-λk×nAk: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。3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。4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。5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。本発明では、負荷変化等の応答として繰り返し現れるピークとボトムのそれぞれについて、合成制御信号生成部の出力NkTonkは幾つ目のピークまたはボトムであるかを示す整数を第1時間量フィードバック制御量と第2時間量機械学習制御量により構成した。そして、第2時間量を、機械学習制御目標値と機械学習制御予測値との偏差に、Akexp-λk×nAk:最初一番目のボトムまたはピークを抑制するための因子ゼロ以外の定数,λk:二番目のピークまたはボトム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て決定した。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は、本発明の制御装置が適用される電力変換回路を示す模式図である。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25Loと、出力キャパシタ26Co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27rs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28R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。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Tonnを送出する。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、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。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。出力変化検出部13は、出力電圧の所定値以上の変化、出力電流の所定値以上の変化、または出力インピーダンスの所定値以上の変化、負荷抵抗あるいは負荷インピーダンスの所定値以上の変化を検出する。機械学習情報記憶部14は、機械学習情報を記憶する。フィードバック制御部15は、振動により作られるピークやボトムを抑制するべく、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ングタイミングのための第1時間量NkTonAn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1時間量であるかを示す添え字である。nは、変化が生じてからのサンプリング回数、すなわち、何番目のサンプリングかを意味する添え字である。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NkTonB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。なお、第2時間量NknTonBは、NkTonB=αknNkneo-NkneoEst1で表され、たとえば、Nkneoは、n回目のサンプリングに対する目標値であり、NkneoEst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。αknは、αkn=fkn2fkn: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、fkn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。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、NkTonB-NkTonAn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Nkbiasを付加しており、合成制御量NkTonnは、NkTonn=NkbiasNkTonB-NkTonAnである。本実施形態では、Nkbias-NkTonAnをNkTonB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NkTonn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4はフィードバック制御部15と機械学習制御部16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。図4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、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。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。出力変化検出部13は、出力電圧の所定値以上の変化、出力電流の所定値以上の変化、または出力インピーダンスの所定値以上の変化、負荷抵抗あるいは負荷インピーダンスの所定値以上の変化を検出する。機械学習情報記憶部14は、機械学習情報を記憶する。フィードバック制御部15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ングタイミングのための第1時間量NkTonAn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、NTonAn=KpNeon1-NRKIΣNIn1KDNeon1-NR13で表される。機械学習制御部16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機械学習情報記憶部14とアクセスできる。また、機械学習制御部16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ングタイミングのための第2時間量NkTonBnを生成する。機械学習制御部16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、Eeo1,Eeo2,Eeo3を使用し、n番目のNkeoEstn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Eeonを予測することを意味する。したがって、機械学習制御部16がニューロ制御部である場合には、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。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Nkeoと制御予測値NkeoEstとの偏差に、αknで重み付けをした、NkTonB=αknNkeo-NkeoEst4で表される。たとえば、Nkeoは、n回目のサンプリングに対する目標値であり、NkeoEstは、n回目のサンプリングにおける予測値とできる。αknは、αkn=Akexp-λk×n5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5式では、αknを係数が負の指数関数としたが、前述したように、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。Akは、抑制対象となるボトムまたはピークを抑制するための因子定数とすることができるし、λkは、その次以降のピークまたはボトムを減衰させるための因子正の定数とすることができる。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、NkTonB-NkTonAn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Nkbiasを付加しており、合成制御量NkTonnは、NkTonn=NkbiasNkTonB-NkTonAnである。なお、本実施形態では、Nkbias-NkTonAnをNkTonB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NkTonn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。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、n番目のenの予測値NkeoEstが得られ、この後に、第2時間量NkTonBが得られる。負荷が急変した場合の出力変化検出部13の処理を図5Aに示す。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ExEx:電圧値のときに、負荷抵抗RがRx1からRx2Rx1,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。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。そして、同様の変化状態についての機械学習情報予測値NkeoEST等が機械学習情報記憶部14内に既にあるときS120のYESは、図5Bに示すように、機械学習制御部16は、機械学習情報記憶部14から予測値NkeoESTを呼び出しS210、目標値Nkeoと予測値NkeoESTとから第2時間量NkTonBを計算するS220。そして、計算した第2時間量NkTonBを合成制御信号生成部17に渡すS230。以下、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機械学習制御部16の処理を図6により説明する。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5B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。また、同様の変化状態が機械学習情報記憶部14内にあるときS120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機械学習情報記憶部14に格納することができる。本実施形態でも、予測値NkeoEST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NkeoESTを計算する。すなわち、機械学習制御部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、その場合もフィードバック制御部15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。本実施形態では、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の予測値を生成ことで、出力電圧のピークやボトムが低減される。そして、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。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NkTon1相当を学習予測補正で賄っている。負荷にある状態変化が、初めて生じたときは、図8Aの下グラフに示すように、1つ目のピークまたはボトムこの例ではではボトムについて機械学習なしの制御フィードバック制御のみの制御を行うとともに、図8Aの上グラフに示すように、状態変化以降について機械学習を行う。この機械学習により、図8Bのグラフに示すような合成制御信号が生成される。負荷に前記と同じ状態変化が、2回目に生じたときは、図9Aの下グラフに示すようにすなわち、図8Bに示したように、2つ目のピークまたはボトムこの例ではではピークについて機械学習に基づく制御フィードバック制御および機械学習制御を行うとともに、図9Aの上グラフに示すように、2つ目のピークまたはボトムこの例ではではボトムについて機械学習を行う。この機械学習により、図9Bのグラフに示すような合成制御信号が生成される。負荷に前記と同じ状態変化が、3回目に生じたときは、図10Aの下グラフに示すようにすなわち、図9Bに示したように、3つ目のピークまたはボトムこの例ではではピークについて機械学習に基づく制御フィードバック制御および機械学習制御を行うとともに、図10Aの上グラフに示すように、3つ目のピークまたはボトムこの例ではではピークについて機械学習を行う。この機械学習により、図10Bのグラフに示すような合成制御信号が生成される。負荷に前記と同じ状態変化が、4回目に生じたときは、図11の下グラフに示すようにすなわち、図10Bに示したように、4つ目のピークまたはボトムこの例ではではピークについて機械学習に基づく制御フィードバック制御および機械学習制御を行う。ここでは、機械学習制御により満足できる制御が行われていると判断され、4回目の機械学習は行わない。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12A,Bは、図8A,Bに対応する実験例を示す図であり、1回目の学習によりオーバーシュートが1.7から0.9、アンダーシュートが4.2から3.3に改善された例を示している。なお、ここでのPID制御のパラメータは、KP=5,KI=0.022,KD=2である。図13A,Bは、図9A,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14A,Bは、図10A,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。上記の実施形態では、負荷に同じ状態変化が生じたときには、1回で1つのピークまたはボトムについての抑制処理をしたが、たとえば、図7のフローチャートに示すように、複数回の状態変化が生じたときに、1つのピークまたはボトムについて、複数回の再学習を行うようにできる。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25Loと、出力キャパシタ26Co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27rs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28Rが接続されている。図16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16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。図16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TkONn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。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。図17は、図16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、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。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。出力変化検出部13は、出力電圧の所定値以上の変化、出力電流の所定値以上の変化、または出力インピーダンスの所定値以上の変化、負荷抵抗あるいは負荷インピーダンスの所定値以上の変化を検出する。機械学習情報記憶部14は、機械学習情報を記憶する。フィードバック制御部15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ングタイミングのための第1時間量NkTonAn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。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NkTonBを生成する。なお、第2時間量NkTonBは、前記図1の動作説明と同様に、4式、NkTonB=αknNkeo-NkeoEst4で表され、たとえば、Nkeoは、n回目のサンプリングに対する目標値であり、NkeoEst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、αkn=Akexp-λk×n5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、NkTonB-NkTonAn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Nkbiasを付加しており、合成制御量NkTonnは、NkTonn=NkbiasNkTonB-NkTonAnである。カウンタ18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。"