論文の概要: Neural Substitute Solver for Efficient Edge Inference of Power Electronic Hybrid Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03144v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 19:52:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.592559
• Title: Neural Substitute Solver for Efficient Edge Inference of Power Electronic Hybrid Dynamics
• Title（参考訳）: 電力電子ハイブリッドダイナミクスの効率的なエッジ推定のためのニューラル置換解法
• Authors: Jialin Zheng, Haoyu Wang, Yangbin Zeng, Han Xu, Di Mou, Hong Li, Sergio Vazquez, Leopoldo G. Franquelo,
• Abstract要約: リソース制約のあるエッジハードウェア上で、本質的にハイブリッドな連続分散ダイナミクスを効率的に推論する方法は、依然として大きな課題である。 この手紙は、計算コストを大幅に削減した高速な正確な推論を目的としたニューラルネットワークベースのフレームワークであるNSS(Neural substitutesolvr)アプローチをプロポーズする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.708926878153465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Advancing the dynamics inference of power electronic systems (PES) to the real-time edge-side holds transform-ative potential for testing, control, and monitoring. How-ever, efficiently inferring the inherent hybrid continu-ous-discrete dynamics on resource-constrained edge hardware remains a significant challenge. This letter pro-poses a neural substitute solver (NSS) approach, which is a neural-network-based framework aimed at rapid accurate inference with significantly reduced computational costs. Specifically, NSS leverages lightweight neural networks to substitute time-consuming matrix operation and high-order numerical integration steps in traditional solvers, which transforms sequential bottlenecks into highly parallel operation suitable for edge hardware. Experimental vali-dation on a multi-stage DC-DC converter demonstrates that NSS achieves 23x speedup and 60% hardware resource reduction compared to traditional solvers, paving the way for deploying edge inference of high-fidelity PES dynamics.
• Abstract（参考訳）: 電力電子システム(PES)のリアルタイムエッジサイドへの動的推論の強化は、テスト、制御、監視のための変換的ポテンシャルを保持する。 リソース制約のあるエッジハードウェア上で、本質的にハイブリッドな連続分散ダイナミクスを効率的に推論する方法は、依然として大きな課題である。 この手紙は、計算コストを大幅に削減した高速な正確な推論を目的としたニューラルネットワークベースのフレームワークであるNSS(Neural substitutesolvr)アプローチをプロポーズする。 具体的には、NASは軽量ニューラルネットワークを活用して、エッジハードウェアに適した高い並列操作にシーケンシャルボトルネックを変換する従来の解法において、時間を要する行列演算と高階数値積分を代用する。 マルチステージDC-DCコンバータのバリデーション実験により,NASは従来の解法に比べて23倍の高速化と60%のハードウェアリソース削減を実現し,高忠実度PSSダイナミクスのエッジ推論の展開方法を確立した。

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