降圧型DC-DCコンバータのNormalized Advantage Functionを用いた連続的指令値制御

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-037

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Continuous Command Control by Normalized Advantage Function for Buck Converter

著者名: 渡邉瞭（青山学院大学）,杉浦大樹（青山学院大学）,松本洋和（青山学院大学）

著者名(英語): Ryo Watanabe (Aoyama Gakuin University),Daiki Sugiura (Aoyama Gakuin University),Hirokazu Matsumoto (Aoyama Gakuin University)

キーワード: DC-DC コンバータ|PI制御|深層強化学習|Deep Q-Network|Normalized Advantage Function|DC-DC converter|PI control|Deep reinforcement learning|Deep Q-Network|Normalized Advantage Function

要約(日本語): DC-DCコンバータをニューラルネットワークを用いて制御する手法が報告されている。しかし，ニューラルネットワークを用いて回路制御を行う研究において強化学習を利用したものは少ない。そこで筆者らは強化学習に注目し，これまでにDeep Q-Networkを用いて，ゲイン切替を行うPI制御を提案した。
本研究では降圧型DC-DCコンバータ用にNAFによる制御アルゴリズムを開発し，ステップ応答と負荷変動の2つのシチュエーションについてシミュレーションによりその性能を解析した。その結果，PI制御と比べて高い応答性と安定性を有することを確認した。

本誌掲載ページ: 58-60 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 607 Kバイト