KR100279337B1 - 텔레비젼용제어회로및전원장치 - Google Patents

Abstract

TV용의 적응 피드 포워드 제어 회로와 전원 장치는 에너지를 소스로부터 부하(50)로 공급하는 회로(26)를 구비한다. 상기 부하는 입력 신호, 예를들면 비디오 신호에 응답하여 변화하는 에너지 요구 조건을 갖는다. 피드백 회로(24)는 동작전압(Vout) 또는 전류 레벨과 기준 레벨(54) 사이의 차이를 나타내는 제1보정 신호(Ve)를 발생한다. 신경망(60)은 정보를 입력 신호(Vin)의 현재의 값을 처리함으로써 예측된 에너지 요구 조건을 나타내는 제2보정 신호(Vp)를 발생한다. 제1, 제2보정 신호(Ve, Vp)는 합성 회로(62)에 의해 합성된다. 신경망은 입력 신호에 대한 제1신호 적응 회로와 입력 신호의 처리된 버젼에 대한 제2신호 적응 회로를 포함한다. 처리된 입력 신호는 가중계수에서의 용장을 피하기 위하여 입력 신호와 선형적으로 독립되어 있다. 제1, 제2신호 적응 회로로부터의 출력들을 합성함으로서 제2보정 신호를 생성한다. 마이크로프로세서는 신경망을 구현하고, 입력 신호의 처리된 버젼을 제공할 수 있으며, 또한 피드백 회로를 구현할 수 있다. 예측된 보정 신호는 에너지 요구 조건 변화의 크기와 극성에 응답하여 조정될 수 있다.

Description

텔레비젼용의 제어 회로 및 전원 장치

제1도는 본 발명에 의한 적응 피드 포워드 조정 전원 장치의 엘리먼트를 도시한 블록도.

제2도는 비디오 신호와 비디오 신호의 평방근에 응답하는 유한 임펄스 응답필터를 비디오 장치에 적용한 본 발명의 특정 실시예의 보다 상세한 블럭도.

제3도는 종래의 기술에 따라 단순한 전압 조정 전원 장치를 도시한 개략 블럭도.

제4도는 본 발명의 특정 실시예를 제2도에 개략적으로 도시한 것처럼 도시한 개략도.

제5도는 마이크로프로세서에 의해 피드백 신호가 모니터되어 직접 처리되는 제4도 실시예의 변형 개략도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

24 : 차동 증폭기 28 : 펄스폭 변조기

50 : 부하 60 : 신경망

70,72 : 유한 임펄스 응답 필터 86,88 : 시프트 레지스터

92,94 : 가중계수(weight factor) 110 : 마이크로프로세서

본 발명은 특히 텔레비젼용의 조정 전원 장치 및 그 관련 제어 회로에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 부하(loading)에 영향을 미치는 주기적이고 일시적인 변화가 감지되고, 부하에 대한 예측되는 효과와 적절하게 상관되며, 또 전원 장치의 출력에 어떤 변화가 나타나기 전에 그 변화를 보상하도록 전원 장치의 현재의 출력을 변경시켜 개선된 전압 조정을 제공하는 조정 전원 장치(regulated power supply)에 관한 것이다.

전원 장치는 예를 들어 정류 전원 장치에서는 교류 전류이고 DC-DC 공급 장치나 인버터에서는 직류 전류일 수 있는 입력 전압을 출력 전압으로 변환시키는 수단을 포함한다. 통상적으로 전류의 변화에도 불구하고 명목상 일정한 DC 전압이 요구되고 있다. 전원 장치는 내부 저항을 가지며, 하나 이상의 전기 부하에 의해 전원 장치로부터 인출되는 전류는 정상상태에서 주기적 및/또는 일시적으로 변환되므로 비록 부하를 통과하는 전류가 변화하더라도 전원 장치는 출력 전압이 일정하게 유지되도록 조정된다. 이러한 조정은 본 명세서에서는 일정 전압, 가변 전류 전원장치를 기준으로 하여 설명되고 있으나, 동일한 개념이 일정 전류 가변 전압 전원장치에서도 적용 가능하다.

통상적인 전압 조정 전원 장치에서는 현재의 출력 전압이 감지되어 소망하는 출력 전압을 규정하는 기준 전압과 비교된다. 예를 들면, 차동 증폭기는 역 바이어스된 제너 다이오드 등의 정전압 기준 및 출력 전압에 결합되는 입력을 갖는다. 차동 증폭기의 출력은 현재의 출력 레벨과 소망하는 기준 출력 레벨 사이의 레벨차 함수에 따라 변화하며, 에러 신호 또는 보정 신호로서 알려져 있다. 에러 신호는 전원 장치의 조정 에러를 나타내며, 전원 장치의 입력으로부터 출력, 즉 부하로의 에너지 분배를 제어하기 위해 사용된다. 이와 같이 부하의 변경에 따른 전류의 변화에도 불구하고 전원 장치는 출력을 정전압으로 유지하거나 조정하려고 한다. 동일한 기술이 정전류 전원 장치에도 적용되어 부하의 변경에도 불구하고 특정하게 조정된 전류 레벨을 유지할 수 있다.

조정된 전원 장치의 엘리먼트는 차동 증폭기로부터의 에러 신호에 응답하여 전원 장치의 출력 단에 인가된 전압 및/또는 전류를 제어한다. 텔레비젼 세트에서 종종 사용되는 종래의 개폐식(switched mode) 전원 장치에서는 예를 들면 제3도에 도시된 바와 같이 차동 증폭기(201)로부터의 출력 에러 신호(Ve)가 펄스 폭 변조기(202)에 결합되어 트랜스포머(203)의 1차측에 인가되는 에너지의 양을 제어한다.

통상적으로 증폭기(201)는 입력 임피던스(Z_i)와 피드백 루프 임피던스(Z_f)를 갖는다. 트랜지스터(204)는 입력 전압원(205)으로부터의 입력 전압(Vin)에서 1차측 전류를 스위칭한다. 트랜스포머(203)의 2차측 출력은 다이오드(206), 커패시터(27) 등을 사용하여 정류되고 여파되어 조정된 출력 전압(Vout)으로 생성될 수 있다. 조정된 출력은 전원 장치에 결합된 각종 부하(210)에 인가된다. 또한 이 조정된 출력전압은 피드백 루프를 형성하는 차동 증폭기(201)의 입력에도 공급된다.

제3도에 도시된 유형의 조정 전원 장치에서의 본질적인 문제점은, 부하를 변경하는 경우 트랜스포머(203)의 1차측에 인가되는 에너지의 변화가 발생하기 전에 실질적인 출력 전압(Vout)의 변화가 발생해야 한다는 점에 있다. 에러 전압은 현재의 출력 전압(Vout)의 레벨을 감지함으로써 발생하기 때문에 입력 전압(Vin)이 변화하거나 부하(210)에 의해 인출된 전류가 변화하면, 전원의 입력으로부터 출력으로 전달되는 에너지 양의 보정이 행해질 수 있기 전에 출력 전압은 Vref로 규정된 공칭 출력으로부터 변화하여야 한다.

제3도에 도시된 바와 같은 피드백 조정 전원 장치에서 발생하는 공칭(nominal)으로부터 출력(Vout) 레벨의 변화의 크기는 부하가 변화하거나 입력 전압이 변화하는 주파수에서 피드백 루프의 전체적인 폐루프 이득에 따라 좌우된다. 루프 이득은 피드백 루프의 안정성이 없다면 임의로 높게 할 수 없다. 더욱이, 부하(210)를 구성하는 각종 엘리먼트의 임피던스와 입력 전압은 통상 상이한 주파수에서 주기적으로 변화하고, 또 일시적으로 변화할 것이다. 그러므로 이러한 유형의 조정 전원 장치에서는 부하 및/또는 입력 공급 전압의 변화 함수로써 출력 전압(Vout)에서 몇가지 변화가 발생해야만 한다는 것은 본질적인 것이다.

많은 예에서 출력 부하의 변화는 시스템의 다른 독립 신호의 변화와 상관될 수 있다. 그러나 독립 신호와 부하 변경 사이의 관계는 대개 선형으로 되지 않으며, 부하들간의 상호 작용에 기인하여 변경될 수도 있다. 예를 들면, 텔레비젼 세트에서는 주 전원 장치에 나타난 부하와 입력 비디오 신호 사이에 상관 관계가 존재한다. 유사하게 오디오 증폭기상의 부하는 입력되는 오디오 신호와 부분적으로 상관된다. 이러한 상관 관계의 독립 신호를 차동 증폭기에 결합함으로써 조정 전원장치의 출력에서의 변화의 크기를 감축시키는 것이 알려져 있다. 이러한 아이디어는 변화가 조정된 출력 레벨의 변화로서 나타나도록 할 필요없이 전원 장치의 출력에서 필요한 조정을 달성하기 위하여 독립 신호를 피드 포워드(feed forward)할 것을 요구한다.

상술한 바와 같은 전원 장치 조정에 대한 이러한 종류의 피드 포워드 방법의 제한은 출력 레벨의 변화가 독립 신호의 변화와 정확하게 그리고 선형적으로 일치하지 않는다는 사실을 통해 알 수 있다. 피드 포워드는 이들 변수가 정확하게 대응하면 완전히 효과적일 수 있다. 이러한 형태의 피드 포워드 조정(feed forward regulation)은 다른 변화하는 변수에 대한 출력 레벨의 관계가 정확하게 일정하지 않을 뿐만 아니라 용이하게 예측되지도 않기 때문에 완벽한 효과를 갖지 못한다.

제어 시스템의 신경망(neural network)은 부하에 영향을 주는 각각의 변수(load affecting variable; 이하, '부하 영향 변수'라 함)에 대한 조정된 전원 장치의 응답을 나타내는 일련의 가중계수(weight factor)를 시간적으로 구성할 수 있다. 그에 따라 변수에 대한 입력 신호는 표본화되고 상기 응답을 규정하는 가중계수에 인가되어, 전원 장치의 전원 입력으로부터 그 조정된 출력으로 공급되는 에너지의 양을 수정하기 위하여 사용되는 계산된 피드 포워드 에러 신호를 제공한다.

조정을 최적화하기 위하여 필터 웨이트를 변경시키는데 사용될 수 있는 방법은 후방 전파(back propagation)라 부르며, 신경망 및 유한 임펄스 응답 필터의 기술 분야에서는 공지되어 있다. 후방 전파는 특정 회로 구조가 아니라 학습 규칙(learning rule)을 말한다. 그러나 일반적으로 후방 전파 신경망은 적어도 3층 이상의 뉴우런(neuron)을 포함하는 계층 구조를 가지며, 뉴로드(neurode)라 부른다. 뉴우런은 단일 처리 엘리먼트이다. 가장 단순한 경우로서는 입력층, 출력층 및 중간층이 있다. 중간층은 그것이 비록 실제로는 감추어져 있지 않더라도 때때로 잠복층(hidden layer)으로 불리어진다. 입력층은 각각의 입력 신호에 대한 버퍼 엘리먼트를 구비해야 하고, 출력층은 각각의 출력 신호에 대한 버퍼 엘리먼트를 구비해야 한다. 중간층의 크기는 설계상의 선택 및 학습 능력과 동작 속도간의 최적화를 고려하여 정할 수 있다. 상기 뉴우런과 층들은 완전히 접속되거나 선택적으로 접속될 수 있다. 완전히 접속되며 입력층의 모든 뉴우런은 중간층의 모든 뉴우런에 접속된다. 이와 유사하게 중간층의 모든 뉴우런은 출력층의 모든 뉴우런에 접속된다. 동일 층의 뉴우런들은 서로 접속될 필요가 없다. 동작시에, 주어진 입력은 뉴우런의 상호 접속 패턴과 신경망의 학습 규칙에 의해 결정된 특정의 출력을 발생한다. 그 출력은 특정의 에러를 발생한다. 이 에러는 중간층으로 후방 전파되고, 여기에서 각 중간층 뉴우런의 에러가 계산된다. 이때, 다음 입력을 처리하기 전에 가중계수를 조정하기 위해 학습 규칙이 적용된다. 하나의 학습 규칙, 예를 들면 델타 학습 규칙은 점진 감소(gradient decent) 학습 규칙인 최소 평균 제곱에 기초한다. 후방전파란 용어는 때때로 하나 이상의 중간 처리층을 구비하는 신경망의 콘텍스트(context)로 제한되는 반면 델타 규칙의 적용은 단일의 중간층을 구비하는 신경망으로 제한된다. 이 차이점은 본 명세서에 기재된 본 발명 장치의 구성에 어떠한 실질적인 영향도 미치지 않는다. 본 명세서 기재의 델타 규칙과 같은 학습 규칙에 대한 적용은 에러 신호가 신경망 내의 중간층의 웨이트를 조정하기 위해 사용되는 한, 후방 전파의 예로 간주될 것이다. 이것에 대해서는 통상적으로 캘리포니아, 샌프란시스코, 밀러 프리맨 퍼브리케이션 AI EXPERT로부터 입수 가능한 신경망 입문서, 특히 Part III을 참조할 수 있다.

본 발명의 장치에 의한 에너지 공급의 출력 변화는 부하에 영향을 미치는 변수들과 그로부터 발생한 부하의 변화 사이의 관계를 계속적으로 재규정하기 위하여 하나 이상의 독립 신호와 적합하게 상관될 수 있다. 텔레비젼에서 부하는 예를들면 빔 전류 로딩(비디오 신호의 휘도 성분의 변화), 오디오 신호 및/또는 전체 전원 장치 로딩의 변화를 나타내는 방식으로 변화할 수 있다.

본 발명의 장치에 의한 3층으로 된 계층적 신경망은 텔레비젼의 시스템 또는 서브 시스템, 예를 들면 전원 장치를 제어하기 위한 하나 이상의 유한 임펄스 응답 필터의 구조 내부에 설계된다. 전원 장치에 의하여 여자된 부하로부터의 종래의 피드백 에러 신호는 입력 신호에 인가된 가중계수들을 조정하기 위한 학습 규칙을 유한 임펄스 응답 필터에 적용할 때 모니터되고 활용된다. 이것은 앞에서 일반적인 경우에 대하여 상술한 바와 같이 중간층에 대한 에러의 후방 전파에 대응하는 것으로 생각된다. 데이타 샘플 및 필터 웨이트 또는 계수를 기억하기 위한 RAM과 상기 웨이트에 대한 조정을 계산하기 위한 연산 장치를 포함하는 디지탈 유한 임펄스 응답 필터의 예로는 모토롤라 DSP 56200 칩이 있다. 이 칩은 곱셈 동작의 합산을 수행하도록 설계된 28 핀 HCMOS 디지탈 신호 프로세서이다. 2개의 주 알고리즘, 즉 곱의 유한 합산과 적응 최소 평균 제곱은 이 칩에서 수행된다. 이 칩은 전화 송신에서의 에코(echo), 특히 스피커폰 응용에서의 에코 제거와 같은 오디오 응용에서의 에코 제거를 위하여 사용된다. 에코 제거 회로에서의 유한 임펄스 응답필터의 사용은 예를 들면, 미국 특허 제3,836,734호와 제4,321,686호에 기술되어 있다.

본 발명의 장치는 피드 포워드형 전압 조정 전원 장치의 조정을 향상시키기 위한 것으로, 전원 장치에 인가된 부하와 연관된 적어도 하나 이상의 독립 신호에 대한 조정 에러의 관계를 적절하게 계산하고, 독립 신호 그 자체가 아닌, 또는 독립 신호 그 자체에 추가하여 상기 계산된 보정을 적용함으로서 전원 장치를 조정하는 피드백 루프를 수정하는 것이다.

본 발명에 따른 전원 장치는 에너지를 소스(source)에서 부하로 공급하는 회로를 포함하는데, 상기 부하는 입력 신호, 예컨대 텔레비젼의 비디오 신호에 응답하여 변화하는 에너지 요구 조건을 갖는다. 피드백 회로는 조정 에러를 표시하는 제1보정 신호를 발생한다. 신경망은 정보를 입력 신호의 현재 값으로 처리함으로써 예측되는 에너지 요구 조건의 변화를 나타내는 제2보정 신호를 발생한다. 제어 회로, 예를 들면 펄스폭 변조 회로는 보정 신호에 응답하는 에너지 공급 회로의 동작을 제어한다. 신경망은 입력 신호용의 제1신호 적응 회로와 입력 신호의 처리된 버젼용의 제2신호 적응 회로를 포함한다. 처리된 입력 신호는 가중계수의 용장(redundancy)을 피하기 위하여 입력 신호에 선형으로 독립되어야 한다. 예를 들면, 입력 신호의 평방근은 개폐식의 전원 장치에 적합하다. 합산 회로는 제1 및 제2신호 적응 회로의 출력들을 조합한다. 마이크로프로세서는 신경망을 구현할 수 있고 입력 신호의 처리된 버젼을 제공할 수 있다. 마이크로프로세서는 입력 신호를 수신하고, 조정 에러를 표시하는 신호를 수신하며, 제2보정 신호를 발생하는 입출력인터페이스를 구비한다. 마이크로프로세서는 또한 피드백 회로를 구현할 수 있다. 가중계수들은 조정 에러의 극성과 크기에 응답하여 조정될 수 있다.

제1도에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 적응 피드 포워드 조정 전원 장치는 제3도에 도시된 바와 같은 조정된 기본 전원 장치의 엘리먼트를 포함한다. 전압원 또는 입력(Vin)으로부터, 부하들(50)이 제공된 출력(Vout)으로 에너지가 공급되는 정도는 아날로그 차동 증폭기(24) 등의 차동 또는 비교 엘리먼트를 포함하는 피드백 경로를 사용하여 제어된다. 증폭기(24)는 제1보정 신호(Ve)를 발생시킨다.

부하(50)는 다수의 상이한 입력 계수에서의 변화를 표시하는 방식으로 그들의 에너지 요구 조건에 변화를 일으킬 수 있다. 이들 입력 계수는 예를 들면 빔 전류 로딩(이것은 통상 비디오 신호의 변화에 관계된다), 오디오 출력 로딩 및 전체 전원 장치 로딩을 포함한다. 차동 증폭기(24)의 출력(Ve)은 합산 접합부(62)에 결합된다. 합산 접합부는 적어도 하나 이상의 추가 입력, 즉 제2에러 보정 신호인 예상 에러 보정 신호(Vp)를 생성하는 하나 이상의 신경망(60)의 출력을 수신한다. 신경망(60)은 제2도에 도시된 바와 같은 하나 이상의 유한 임펄스 응답 필터로서 구현될 수 있다. 유한 임펄스 응답 필터, 즉 FIR(70)은 입력 신호의 유한 개수의 연속 샘플을 기억하는 지연선(delay line) 또는 시프트 레지스터(86)를 포함한다. 이들 샘플은 지연선 탭당 하나씩 적용되는 한 세트의 가중계수(92)에 의해 스케일되고, 가중된 샘플 값은 서로 가산되어 유한 임펄스 응답 필터의 출력 신호를 생성한다. 웨이트의 값은 필터의 주파수 응답을 결정한다. 제2에러 보정 신호는 조정시의 에러와 적어도 부분적으로 상관되는 하나 이상의 독립 신호(75)의 함수이다. 합산 접합부(62)의 출력은 제어 가능한 결합 엘리먼트(26), 예를 들면 펄스 폭 변조기에 대한 입력으로 된다.

본 발명에 따른 조정은 출력 전압(Vout)과 기준 전압 사이의 차와 조정시의 에러를 상관 변수의 함수로서 예상하는 신경망(60)으로부터의 추가적인 계수를 근거로 한 것이다. 신경망(60)은 "갱신"입력으로서 차동 증폭기의 출력을 모니터함으로써 최근의 이력(history)에 근거하여 예상된 에러를 연속적으로 갱신하고, 그에 따라서 상기 에러가 독립 신호, 예를 들면 비디오 입력과 즉시 상관되게 하는 특정 함수의 정확한 계산을 시간적으로 달성한다. 조정된 전원 장치의 출력 변화는 텔레비젼 장치에서 비디오 신호의 레벨과 같은 부하 영향 변수들과 그로부터 발생한 부하의 변화 사이의 관계를 계속적으로 재규정하기 위하여 적절하게 감지된다.

신경망은 각각의 부하 영향 변수들에 대한 조정된 전원 장치의 응답을 나타내는 일련의 계수를 시간에 따라 구성한다. 그 다음에 이 변수에 대한 입력 신호는 그 응답을 한정하는 계수에 인가되어 전원 장치의 전원 입력에서 그 조정된 출력으로 공급된 에너지의 양을 수정하기 위해 사용되는 계산된 피드-포워드 에러 신호를 제공한다.

제2도에는 보다 상세한 회로가 도시되어 있다. 조정 가능한 결합 엘리먼트는 펄스 폭 변조기(28), 트랜스포머(32), 트랜스포머의 1차측 권선에 결합된 전원 스위칭 트랜지스터(36) 및 다이오드(42)와 커패시터(44)에 의해 형성되고 트랜스포머(32)의 2차측 권선에 결합된 정류기 회로를 구비하는 개폐식 전원 장치이다. 1차측 권선은 입력(Vin)과 트랜지스터(36)의 콜렉터 사이에 결합된다. 에미터는 접지되며 베이스는 펄스 폭 변조기의 출력에 결합된다. 펄스 폭 변조기에 의한 펄스 출력의 폭은 펄스 폭 변조기에 대한 입력 레벨의 함수로서 변화하며 그것에 의해 다소간의 에너지를 트랜스포머(32)의 1차측 권선에 인가한다. 트랜스포머의 2차측 권선에 인가된 전력은 다이오드(42)에 의해 정류되고 커패시터(44)에 의해 여파되며, 전원장치에 결합된 부하(50)에 인가된다. 부하(50)는 제1도와 관련하여 설명한 바와 같이 변화하는 에너지 요구 조건을 가질 수 있다. 차동 증폭기(24)의 입력들은 각각 출력(Vout)과 기준 전압(54), 예를 들면 역바이어스된 제너 다이오드에 결합된다.

두개의 별도의 유한 임펄스 응답 필터(70,72)가 사용될 수 있는데, 그 중 하나는 입력 비디오 신호에 대하여 직접 동작하고, 다른 하나는 입력 비디오 신호의 처리된 버젼에 대하여 동작한다. 도시된 실시예에서는 입력 신호의 평방근은 SQRT회로(82)에 의해 유도되고, 그 평방근은 제2유한 임펄스 응답 필터(72)에 대한 입력을 형성한다. 이 실시예는 플라이백형 개폐식 전원 장치의 전달 함수가 에러 신호의 제곱을 포함하기 때문에 텔레비젼 세트용이 조정 전원 장치에 특히 적용 가능하다. 따라서, 대체로 조정의 정확성은 입력 신호 그 자체 뿐만 아니라 입력 신호의 평방근을 사용하여 최적화될 수 있다. 조정된 전원 장치의 다른 응용에서 입력신호가 조정 에러와 상관되는 것을 알 수 있게 해주는 다른 함수들이 평방근 함수 대신에 또는 평방근 함수에 부가되어 사용될 수 있다. 유한 임펄스 응답 필터(70,72)의 출력은 제2 및 제3에러 보정 신호를 나타내는 합산 접합부에 대한 입력으로 된다. 합산 접합부(62)의 출력은 피드백 신호(Ve)에 기초한 과거의 실행(performance)을 반영하는 성분과 입력 신호에 기초한 예정 실행을 반영하는 성분을 가진 복합 에러 보정 신호이다.

시프트 레지스터(86,88)와 각각 관련된 가중계수 W(92,94)는 예를 들면 다양한 조건하에서 설비의 동작 테스트에 기초하여 미리 설정될 수 있다. 이와는 달리 각 필터에 대한 가중계수(W)는 전원 장치 마이크로프로세서(PS μP)(80)에 의해 공급될 수 있다. 가중계수는 PS μ P(80)가 "갱신"신호로서 모니터하는 에러 신호(Ve)에 응답하여 조정된다. 전원 장치 마이크로프로세서(80)는 또한 텔레비젼의 주 마이크로프로세서(TV μP)에 의해 제어될 수 있으며, 이 주 마이크로프로세서의 사용은 점점 더 일반화되고 있다.

입력 신호를 예비 처리하는 것, 예를 들면 평방근을 유도하는 것은 유한 임펄스 응답 필터를 개재하여 처리하는 새로운 신호를 발생시키고, 필터가 조정 에러를 정확하게 예측하여 적절한 보정을 피드 포워드 할 수 있을 정도로 개선한다. 그러나 웨이트의 용장을 피하기 위하여 선형 독립성을 갖는 입력 신호의 특성을 생성시키는 선처리 방법의 사용이 권장할 만 하다. 용장은 가중치에서의 활주 조건이나 발진 등의 불안정성을 야기시킬 수 있다.

유한 임펄스 응답을 한정하는 웨이트 또는 계수 뿐만 아니라 유한 임펄스 응답 필터는 제4도에 의한 본 발명의 장치에 도시된 바와 같은 마이크로프로세서(110)로 구현될 수 있다. 마이크로프로세서(110)는 에러 신호(Ve)를 "갱신"신호로서 연속적으로 모니터할 수 있고, 에러 신호를 최소화하는 방향으로 그 계수를 변화시키기 위하여 웨이트 또는 계수의 필요한 조정을 연속적으로 재계산하기 위한 토대로서 독립 입력 신호를 모니터할 수 있다. 이러한 방식으로 필터의 응답은 비록 에러와 입력 신호 사이의 특정 관계가 시간에 따라 변화하더라도 결과적인 출력 전압 변화가 최소로 되도록 입력 신호를 추적한다.

본 발명의 장치에 따르면, 3층으로 된 계층 신경망은 하나 이상의 유한 임펄스 응답 필터의 구조 내에서 설계된다. 종래의 부하로부터의 피드백 에러 신호는 입력 신호에 인가된 가중 계수를 조정하기 위하여 학습 규칙을 유한 임펄스 응답 필터에 적용할 때 모니터되고 활용된다. 적응 유한 임펄스 응답 필터는 프로세서나 마이크로프로세서에 의해 제어될 수 있고 또는 제4도에 도시된 바와 같이 마이크로프로세서의 일부로서 통합될 수 있다. 지연선이나 시프트 레지스터(86) 및 웨이트 또는 계수들(92)은 마이크로프로세서(110)의 메모리 내에 매핑(mapping)되어 저장된다. 마이크로프로세서는 버퍼(116)로 직접 샘플 데이타를 처리할 수 있고 또는 수학적 프로세서(82)에 의한 평방근 등의 샘플의 수치 함수를 유도할 수 있다. 독립 신호, 예컨대 비디오 신호의 샘플은 아날로그-디지탈 변환기(120)를 사용하여 획득할 수 있다. 차동 증폭기(24)는 조정된 출력(Vout)에 결합된 입력, 및 직렬 저항을 개재하여 전압원(Vr)에 대해 역바이어스된 제너 다이오드(56)에 의해 제공되는 기준 전압에 결합된 입력을 가진다. 제1보정 신호인 에러 신호(Ve)의 샘플은 아날로그-디지탈 변환기(122)에 의해 획득된다. 아날로그-디지탈 변환기(120,122)의 출력은 입출력(I/O) 인터페이스(112)에 결합된다. 샘플 데이타와 평방근 데이타 및/또는 다른 수치 함수는 프로세서(110)에 의해 기억된다. 이들 함수는 직접 샘플 데이타(116)에 대해서는 "샘플"로, 수치 처리된 데이타(82)(이 예에서는 샘플의 절대값의 평방근)에 대해서는 "SQRT"로 제4도에 표시되어 있다. 샘플 및 평방근은 요구되는 수치 함수의 계산 뿐만 아니라 상기 절대값의 예비 스케일링이나 시프팅을 선택적으로 포함하는 아날로그-디지탈 변환기(120,122)의 출력에 의해 제공된 원데이타(raw data)로부터 처리될 수 있다. 이와는 달리 마이크로프로세서(110)로부터 분리된 수단이 데이타를 아날로그 또는 디지탈 형태로 예비 처리할 수 있다.

도시된 실시예에서 아날로그-디지탈 변환기(122)의 출력은 샘플값과 웨이트의 어드레싱 및 연산 처리를 달성하는 마이크로프로세서(110)에 대한 입력으로 공급된다. 데이타의 샘플과 유도된 함수는 기억된 웨이트(92,94)의 세트에 각각 결합된 연속적인 시프트 레지스터 단(86,88)에 각각 기억된다. 이 함수는 프로세서(110)에 의해 연속적으로 어드레스되는, RAM에 기억된 샘플 값과 웨이트의 표에 의해 실행될 수 있고, 또는 실제의 시프트 레지스터가 사용될 수 있다. 계수는 대응하는 웨이트와 곱하여지고, 그 곱들은 합산한 후 그 결과를 내부 합산 접합부(64)에서 가산한다. 제1보정 신호는 신경망의 중간층으로 향하는 출력 에러의 후방 전파를 위한 경로를 제공한다. 지연선 셀(86,88)에 기억된 값의 곱의 합으로서 마이크로프로세서(110)에 의해 계산된 피드 포워드 값과 제2보정 신호인 계수 셀(92,94)의 웨이트는 디지탈-아날로그 변환기(124)에 의해 아날로그 레벨로 변환된다. 디지탈-아날로그 변환기(124)의 출력은 합산 접합부(62)에서 에러 신호(Ve)와 합산된다. 합산 접합부(62)의 출력은 펄스 폭 변조기(28)를 제어하는 복합 보정 신호이다.

가중계수는 매 데이타 샘플 마다 또는 다른 비율로 재계산될 수 있다. 예를 들면, 데이타 샘플링과 비동기인 펄스 폭 변조기(28)의 각 사이클 동안 보다 낮은 주파수에서, 각각의 가중계수는 에러 신호(Ve)를 감소시키는 방향으로 필요에 따라 상향 또는 하향 조정된다. 수정의 크기는 총 필터 응답에 조정된 웨이트의 기여와 검출된 에러의 양 및 필터가 얼마나 빨리 입력의 추적을 조정해야 하는지를 결정하는 임의의 학습 속도에 따라 좌우된다. 빠른 학습 속도는 느린 학습 속도보다 덜안정하나, 필터가 나머지 조정 에러를 감소시킴에 있어서 더 빨리 응답하게 한다.

가중계수는 다음의 관계식에 따라 샘플마다 조정될 수 있다.

여기서:W_j+1은 새로운 웨이트,

W_j는 선행하는 웨이트,

a는 학습 속도 계수,

Ve는 에러 증폭기의 출력,

E_X2는 필터 입력의 제곱의 합,

X는 조정되는 웨이트에 대응하는 입력이다.

새로운 웨이트의 계산은 필요할 때마다 수행될 수 있다. 필터가 개폐식 전원장치에 적용되는 실시예에서는 웨이트는 전원 장치의 각 스위칭 주기동안 1회 조정될 수 있다. 입력 신호의 샘플링 속도는 스위칭 주파수와 다를 수 있으며, 특히 독립 신호의 주파수 내용에 기초하여 결정된다. 샘플링 속도는 독립 신호에서의 관심대상이 되는 최고 주파수를 초과하여야만 한다.

가중된 유한 임펄스 응답 필터를 구현하기 위해 두가지의 기본 방법이 취해질 수 있다. 비교적 저렴한 가격으로 구성되는 실시예에서는 웨이트가 특정 장치, 예를 들면 조정된 전원 장치 및 이 전원 장치에 부착된 임의의 부하를 포함하는 특수한 텔레비젼 모델의 설계 단계동안 미리 결정될 수 있다. 웨이트는 예를 들면 적합하게 갱신된 웨이트의 안정 상태 레벨에 주의함으로써 선택될 수 있다. 그 다음에 상기 웨이트는 미리 설정된 상수로서 신경망에 인가된다. 이 방법은 만약 동작조건이 정확하게 예측될 수 있고 시스템 특성이 각각의 장치에 대하여 반복성을 갖는 것이면 허용 가능하다.

이와는 달리, 웨이트는 장치의 동작동안, 예를 들면 매 데이타 샘플 기간동안 연속적으로 갱신될 수 있다. 일반적으로 연속 갱신 또는 트레이닝 방법은 일정수의 유한 임펄스 응답 필터 탭에 대하여 개선된 성능을 제공할 것이다. 웨이터가 연속적으로 갱신되는 실시예에서 웨이트는 제로에서부터 시간에 따라 구축되기 보다는 장치를 초기화시키기 위하여 공칭값으로 미리 설정될 수 있다. 공칭값은 검출된 에러가 일시적 발생에 의해 너무 크게되는 경우에 유한 임펄스 응답 필터를 리세트하기 위하여 또한 사용될 수 있다.

필터의 동작을 시간에 따라 조사하여 유한 임펄스 응답 필터 탭의 수를 감축시킬 수 있다. 필터가 안정 상태의 동작 조건에 도달한 후에는 신호 또는 탭의 일부가 나머지 것들 보다도 더 필터 출력에 과중한 공헌을 한다는 것이 분명하다. 중요한 공헌을 하는 상기 신호들은 유지될 수 있으며, 비교적 작은 가중계수에 의해 스케일된 신호들은 필터 동작을 실질적으로 저하시킴이 없이 제거될 수 있다.

제5도에 도시된 실시예는 제4도에 도시된 실시예의 대안이다. 비교기(24) 및 그 관련 회로는 제5도에서는 생략되어 있다. 대신에 Vout 신호가 아날로그-디지탈 변환기(120)에 대한 직접 입력으로 된다. 이 값을 기준 전압과 비교하는 것은 마이크로프로세서(110)에 의해 수행되며, 여기에서 기준 전압은 프로그램되거나 다른 동작 방식으로 변경될 수 있다. 신경망의 출력과 기준 비교의 출력은 또한 마이크로프로세서에 의해 합산된다. 디지탈-아날로그 변환기(124)에 대한 마이크로프로세서의 출력은 이미 제1 및 제2보정 신호를 조합한 신호이다. 따라서 개개의 합성회로(62)가 불필요하다. 그 외의 모든 관점에서 제5도의 실시예는 제4도의 실시예와 동일한 형식으로 동작한다.

본 발명은 예를 들면 직렬 통과와 같은 선형 전원 장치를 포함하는 다양한 형태의 조정된 전원 장치 또는 통상적으로 텔레비젼 세트에 사용되는 고전압 발생기와 같은 다른 형태의 개폐식 전원 장치에 적용될 수 있다.

Claims (20)

1. 제1보정 신호(Ve)에 응답하여 소스(Vin)로부터 부하(50)- 이 부하는 입력신호(75)에 응답하여 그 에너지 요구 조건이 변화하는 것임-로 에너지를 공급하는 에너지 공급 수단(26)과;

   이전의 에너지 요구 조건(24)을 모니터하고, 상기 이전의 에너지 요구 조건을 나타내는 상기 제1보정 신호(Ve)를 발생시키는 수단을 구비하는 텔레비젼용의 제어 회로에 있어서,

   상기 입력 신호(75)에 응답하여 에너지 요구 조건을 예측하고, 상기 예측된 에너지 요구 조건을 나타내는 제2보정 신호(Vp)를 발생시키는 신경망(60)을 포함하며,

   상기 에너지 공급 수단(26)은 상기 제2보정 신호(Vp)에도 또한 응답하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
2. 제1항에 있어서, 상기 신경망(60)은 빔 전류 로딩을 예측하는 것임을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
3. 제1항에 있어서, 상기 신경망(60)은 오디오 로딩을 예측하는 것임을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
4. 제1항에 있어서, 상기 신경망(60)은 휘도 레벨 로딩을 예측하는 것임을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
5. 제1항에 있어서, 상기 신경망(60)은 전원 로딩을 예측하는 것임을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
6. 제1항에 있어서, 상기 신경망(60)은 유한 임펄스 응답 필터(70,72)를 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
7. 제6항에 있어서, 상기 유한 임펄스 응답 필터(70,72)는 적응 필터를 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
8. 제1항에 있어서, 상기 제2보정 신호(Vp)를 갱신하기 위하여 상기 신경망(60)에 상기 제1보정 신호(Ve)를 공급하는 수단을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
9. 제1항에 있어서, 상기 신경망(60)은

   상기 입력 신호(75)를 여파하는 제1수단(70)과;

   상기 입력 신호를 처리하는 수단(82)과;

   상기 처리된 입력 신호(75)를 여파하는 제2수단(72)과;

   상기 제1여파 수단(70)의 출력과 제2여파 수단(72)의 출력을 합성하는 수단(62)을 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
10. 제9항에 있어서, 상기 입력신호(75)를 처리하는 수단(82)은 평방근 함수를 처리하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
11. 제1항에 있어서 상기 신경망(60)은 마이크로프로세서(110)를 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 제어 회로.
12. 제1보정 신호(Ve)에 응답하여 에너지원(Vin)으로부터 부하(50)로 에너지를 공급하는 수단(26)과;

    상기 부하(50)를 모니터하고, 비디오 신호에 응답하여 상기 부하(50)의 에너지 요구 조건에 있어서의 이전의 변화를 나타내는 상기 제1보정 신호(Ve)를 발생하는 수단(24)을 구비하는 텔레비젼용의 전원 장치에 있어서,

    상기 비디오 신호에 응답하여 상기 에너지 요구 조건의 예측된 변화를 나타내는 제2보정 신호(Vp)를 발생하는 수단(70,72)을 포함하며,

    상기 에너지 공급 수단(26)은 상기 제2보정 신호(Vp)에도 또한 응답하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 전원 장치.
13. 제12항에 있어서, 상기 제2보정 신호(Vp) 발생 수단(70,72)은 정보를 상기 비디오 신호의 현재값으로 처리하는 신경망을 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 전원 장치.
14. 제12항에 있어서, 상기 제2보정 신호 발생 수단(70,72)은 빔 전류 로딩을 예측하는 것임을 특징으로 하는 텔레비젼용 전원 장치.
15. 제12항에 있어서, 상기 제2보정 신호 발생 수단(70,72)은 오디오 로딩을 예측하는 것임을 특징으로 하는 텔레비젼용 전원 장치.
16. 제12항에 있어서, 상기 제2보정 신호 발생 수단(70,72)은 휘도 레벨 로딩을 예측하는 것임을 특징으로 하는 텔레비젼용 전원 장치.
17. 제12항에 있어서, 상기 비디오 신호를 여파하는 제1수단(86,92), 상기 비디오 신호를 처리하는 수단(82), 상기 처리된 비디오 신호를 여파하는 제2수단(88,94) 및 상기 제1여파 수단(86,92)의 출력과 제2여파 수단(88,94)의 출력을 합성하는 수단(64)을 구비하는 신경망을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 전원 장치.
18. 제17항에 있어서, 상기 비디오 신호 처리 수단(82)은 평방근 함수를 처리하는 것임을 특징으로 하는 텔레비젼용 전원 장치.
19. 제12항에 있어서, 상기 에너지 공급 수단(26)은 펄스 폭 변조 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 전원 장치.
20. 제13항에 있어서, 상기 신경망은 마이크로프로세서(110)로 구현되는 것을 특징으로 하는 텔레비젼용 전원 장치.