DC-DCコンバータ制御用ニューラルネットワークのFPGA実装

摘要

近年、FPGAを用いたDC-DCコンバータのディジタル制御に注目が集まっている。FPGAを用いることで、高速な並列演算機能を活かした複雑な制御手法の導入が可能となる。また、これらの演算と回路レベルの制御を密結合できるという利点もある。本稿では、FPGA上に実装したニューラルネットワークを用いたDC-DCコンバータのディジタル制御についての実験、評価、考察をおこなった。実験の結果、オフラインで学習させたニューラルネットワークを用いることでDC-DCコンバータの動特性について収束時間を48％にすることが可能となった。また、ニューラルネットワークのオンライン学習についてシミュレーションベースでの評価を行い、制御精度の向上を確認した。資源使用数についてはPID制御のみの場合と比較してニューラルネットワークを実装することによって大きな増加がみられたが、全体として19％しか使用しておらず、大きな余裕があるため、ニューラルネットワークの数を増やしたり、他の制御手法を同時に実装することなど、更なる可能性を示すことができた。