论文摘要
本论文首先介绍了非线性控制系统的现状和软开关电力变换器的特点;其次应用模块化的思想分析零电流开关Buck变换器的工作过程,采用拉氏变换法建立Buck变换器零电流工作状态下的精确离散迭代数学模型,降低了由于附加谐振元件对于建立不同情况下系统状态方程的难度。在分析了变换器稳定运行条件后,进行了仿真实验,并将Buck变换器仿真试验得到的波形数据利用小波工具进行了分析,判断出Buck变换器稳定运行和非稳定运行之间的差别,为更好的应用小波网络控制提供理论指导。小波网络的控制优势在于它融合了神经网络的学习能力和通过学习获得自适应的能力以及小波分析对非平稳随机信号具有的良好频域局部特性和变焦能力,这使得小波网络具有更好的逼近性能和逼近速度。论文从理论上阐述了小波网络的框架、小波函数的选择、网络参数的初始化、隐层节点的确定和参数调节算法各个环节的优化设计,并在此基础上综合处理非线性参数在线调节、优化控制等各方面的问题。最后在仿真实验中,建立了两种不同的控制模型,一个为Buck变换器采用小波网络控制,另一个为Buck ZCS-PWM变换器采用模糊小波网络控制。小波网络控制采用了新的初始权值的设置方法,应用以Levenberg-Marquart算法和最小二乘法的有机结合为网络参数调节的优化算法。模糊小波网络控制运用两段学习策略,采用推广Kalman滤波算法调整非线性参数,用最小二乘法修正所有权值。最后在MATLAB中进行了仿真,将两种控制结果和电压反馈控制进行了比较分析。本论文结合了功率变换器的特点与小波网络控制理论的优势,把小波理论引入了软开关领域;应用小波分析工具对Buck变换器稳定运行与非稳定运行的波形进行了分析;研究了小波网络控制原理,并成功设计了控制电路模型进行了仿真,优化了控制参数,实现了电源系统的智能化控制。