【技术实现步骤摘要】
用于功率转换调节器的基于AI的误差预测
[0001]本专利技术总体上涉及电功率转换电路,并且更具体地,涉及结合基于机器学习的控制的功率转换电路。
技术介绍
[0002]电功率转换器(本文称为功率转换电路)在各种
中具有广泛的实际应用。这尤其适用于开关模式DC
‑
DC功率转换器,诸如用于计算机或类似设备的中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU)的电源。功率转换器的设计者竭尽全力地优化转换器和功率转换控制器,以提供越来越多的先进功能来更好地满足特定的应用需求,这些先进功能包括诸如自动切相的多相实现、数字控制、非线性控制方案等。
[0003]一般而言,开关模式功率转换电路包括至少一个开关设备,该开关设备将以受控方式进行切换来执行功率转换。切换操作由调节器电路控制,通常在使用前通过调整至少一个调节器参数来进行调整。这种调整对于功率转换器的操作性能至关重要,并且对于设计中的微小变化或电气元件值的选择很敏感。在已知类型的PID调节器中,调节器参数包括其比例(P)部分、积分(I)部分和导数(D)部分的 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种功率转换调节器电路,包括:调节器输入,被配置为动态地提供代表功率转换器电路的输出参数的反馈信号;调节器输出,被配置为动态地向所述功率转换器电路提供控制信号,用于对所述功率转换器电路的输出进行调整;处理电路,被配置为:(a)实施包括多个人工神经元的人工神经网络,其中所述人工神经网络被配置为基于所述反馈信号计算所述输出参数的基于机器学习的预测;以及(b)至少部分地基于所述输出参数的所述基于机器学习的预测并基于所述输出参数的目标水平来生成误差信号;以及调节器电路装置,被配置为基于所述误差信号生成用于经由所述调节器输出而输出的所述控制信号。2.根据权利要求1所述的功率转换调节器电路,其中所述处理电路被配置为通过计算至少所述输出参数的所述基于机器学习的预测和代表所述输出参数的当前状态的值的加权组合、以及计算所述加权组合与所述输出参数的目标水平之间的差来生成所述误差信号。3.根据权利要求2所述的功率转换调节器电路,其中所述处理电路被配置为根据下式计算所述加权组合:X
pred
=λ*X
out
+(1
‑
λ)X
ML
,其中X
pred
是所述加权组合,X
out
是代表所述输出参数的当前状态的值,X
ML
是所述基于ML的预测,以及λ是加权参数。4.根据权利要求3所述的功率转换调节器电路,其中根据下式计算λ:λ=max(λ
min
,min(λ
max
,|X
out
[t]
‑
X
pred
[t
‑
1]|/(μ|X
out
[t]|+|X
pred
[t
‑
1]|),其中λ
min
、λ
max
和μ是预定的调谐参数,X
out
[t]是代表所述输出参数的当前状态的值,以及X
pred
[t
‑
1]是所述加权组合的先前值。5.根据权利要求1至4中任一项所述的功率转换调节器电路,还包括被配置为基于所述反馈信号输出值的时间序列的采样电路,其中所述人工神经网络被配置为至少基于所述值的时间序列来计算所述输出参数的所述基于机器学习的预测。6.一种功率转换调节器电路,包括:调节器输入,被配置为动态地提供代表功率转换器电路的输出参数的反馈信号;调节器输出,被配置为动态地向所述功率转换器电路提供控制信号,用于对所述功率转换器电路的输出进行调整;处理电路,被配置为:(a)实施包括多个人工神经元的人工神经网络,其中所述人工神经网络被配置为至少基于所述反馈信号和所述输出参数的目标水平计算基于机器学习的误差信号;以及(b)至少部分地基于所述基于机器学习的误差信号输出校正信号;调节器电路装置,被配置为至少部分地基于所述校正信号生成所述控制信号,用于经由所述调节器输出而输出。7.根据权利要求6所述的功率转换调节器电路,其中所述处理电路被配置为通过计算至少所述基于机器学习的误差信号和代表所述输出参数的当前状态与所述输出参数的目标水平之间的差的值的加权组合来生成所述校正信号。8.根据权利要求7所述的功率转换调节器电路,其中所述处理电路被配置为根据下式
计算所述加权组合:X
corr
=λ*X
diff
+(1
‑
λ)X
ML
,其中X
corr
是所述加权组合,X
diff
是代表所述输出参数的当前状态与所述输出参数的目标水平之间的差的值,X
ML
是所述基于ML的误差信号,以及λ是加权参数。9.根据权利要求8所述的功率转换调节器电路,其中根据下式计算λ:λ=max(λ
min
,min(λ
max
,|X
diff
[t]
‑
X
corr
[t
‑
1]|/(μ|X
diff
[t]|+|X
corr
[t
‑
1]|),其中λ
...
【专利技术属性】
技术研发人员:B,
申请(专利权)人:英飞凌科技奥地利有限公司,
类型:发明
国别省市:
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