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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)
PDFダウンロード EE2024-28

研究会情報
研究会 EE  
開催期間 2025-01-23 - 2025-01-24 
開催地(和) 1日目:湯河原町商工会 302会議室,2日目:ホテルあかね 会議室「知恵袋」 
開催地(英)  
テーマ(和) 回路技術及び高効率エネルギー変換技術関連、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EE 
会議コード 2025-01-EE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An evaluation of parameter estimation with machine learning for Push-Pull DC-DC converter 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) プッシュプル型DC-DCコンバータ / Push-Pull DC-DC converter  
キーワード(2)(和/英) コンバータ / machine learning  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / parameter estimation  
キーワード(4)(和/英) PINN /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 神近 海 / Kai Kamichika / カミチカ カイ
第1著者 所属(和/英) 長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 丸田 英徳 / Hidenori Maruta / マルタ ヒデノリ
第2著者 所属(和/英) 長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ)
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講演者 第1著者 
発表日時 2025-01-24 10:50:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 EE 
資料番号 EE2024-28 
巻番号(vol) vol.124 
号番号(no) no.345 
ページ範囲 pp.54-59 
ページ数
発行日 2025-01-16 (EE) 


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