| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-01-24 10:50
機械学習によるプッシュプル型DC-DCコンバータのパラメータ推定に関する検討 ○神近 海・丸田英徳(長崎大) EE2024-28 |
| 抄録 |
(和) |
DC-DCコンバータは電圧変換や電力供給の安定化を担う重要なデバイスであり、様々なシステムで使用されている。したがってコンバータを構成する素子パラメータを精度よく推定することができれば、システムの安定性向上や運用コスト削減につながる。本論文ではプッシュプル型DC-DCコンバータの素子パラメータについて物理法則に基づいて設計されたニューラルネットワークであるPhysics-Informed Neural Networkを用いた推定手法の検討と評価を行ったので報告する。 |
| (英) |
DC-DC converters are essential devices responsible for voltage conversion and power supply stabilization, and they are utilized in various systems. Accurate estimation of the component parameters of DC-DC converters can contribute to improve the system stability and reducing costs. This paper reports on the investigation and evaluation of a parameter estimation method for the components of a push-pull DC-DC converter using a Physics-Informed Neural Network. |
| キーワード |
(和) |
プッシュプル型DC-DCコンバータ / コンバータ / 機械学習 / PINN / / / / |
| (英) |
Push-Pull DC-DC converter / machine learning / parameter estimation / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 345, EE2024-28, pp. 54-59, 2025年1月. |
| 資料番号 |
EE2024-28 |
| 発行日 |
2025-01-16 (EE) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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EE2024-28 |