ニューラルネットワーク高効率動作推定器を用いたLLCコンバータの高効率ワイドレンジ制御

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：SPC25150,MD25066

グループ名：【D】産業応用部門 半導体電力変換/【D】産業応用部門 モータドライブ合同研究会

発行日：2025/9/15

タイトル(英語)：High-Efficiency and Wide-Range Control with Neural-Network-based Optimal Condition Estimator for LLC Converter

著者名：小原 七海(青山学院大学),越後谷 涼(青山学院大学),佐藤 佑樹(青山学院大学),松本 洋和(青山学院大学),日浦 奨(パナソニックインダストリー),三浦 寿徳(パナソニックインダストリー),宇治田 信二(パナソニックインダストリー)

著者名(英語)： Nanami Ohara(Aoyama Gakuin University),Ryo Echigoya(Aoyama Gakuin University),Yuki Sato(Aoyama Gakuin University),Hirokazu Matsumoto(Aoyama Gakuin University),Sho Hiura(Panasonic Industry),Toshinori Miura(Panasonic Industry),Shinji Ujita(Panasonic Industry)

キーワード：ＬＬＣ　コンバータ,ニューラルネットワーク,ワイドレンジ制御,LLC converter,Neural Network,Wide-range control

要約(日本語)：本研究はLLCコンバータに対してニューラルネットワーク(NN)を用いた高効率ワイドレンジ制御を提案する。まずLLCコンバータのNN代理モデルを構築し、最適化アルゴリズムも併せて、高効率な制御パラメータを探索する。その結果を基に高効率な制御パラメータを出力するNN(NNOCE)を構築しフィードフォワード制御をすることで、高効率かつ広範囲な動作を実現する。従来手法との比較も行い有効性を確認した。

要約(英語)：This study proposes a highly efficient wide-range control using neural network (NN) for LLC converters. First, a NN surrogate model of the LLC converter is constructed, and then the highly efficient control parameters are searched for, together with an optimization algorithm. Based on the results, we construct a NN that outputs highly efficient control parameters and performs feedforward control to achieve highly efficient and wide-range operation. The effectiveness of this method was confirmed by comparison with conventional methods.

本誌：2025年9月18日-2025年9月19日半導体電力変換/モータドライブ合同研究会-1

本誌掲載ページ：1-7p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：3,878Kバイト