基于软开关功率变换器的PID神经网络控制方法的研究

论文题目: 基于软开关功率变换器的PID神经网络控制方法的研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 电工理论与新技术

作者: 赵延红

导师: 石季英

关键词: 软开关,神经网络,谐振变换器,高频网络平均法,小信号

文献来源: 天津大学

发表年度: 2005

论文摘要: 近年来电力电子技术迅猛发展,直流开关电源广泛应用于计算机、邮电通讯、电力系统和航空航天等领域。软开关技术顺应电子技术的日益小型化、高频化和高效率的要求,成为电力电子领域中极热门的研究方向并且得到了广泛的应用。但是由于这些系统本身严重的非线性以及谐振元件的增加,使得系统的结构更加复杂,传统的控制方法很难达到控制要求。随着智能控制理论的发展,人工神经网络已经引起越来越多的关注,尤其是神经网络对任意非线性系统的逼近性的特点,使得神经网络成为控制理论研究的新课题。本文将探索将神经网络的特点与传统的PID控制规律相结合,设计一种新型的PID神经网络控制器并将其应用到软开关功率变换器的控制回路中。本论文的主要内容如下:(1)首先介绍了开关电源技术的发展现状,并分类介绍了在软开关功率变换器中使用或研究的现代控制方法和智能控制方法,分析了各种控制方法应用在软开关功率变换器中的优缺点。(2)简要分析了传统PID控制与自适应PID控制的优缺点,以及神经网络在控制系统中的应用,还介绍了PID与神经网络相结合的理论研究,为PID神经网络控制器的设计打下了理论基础。(3)以零电流开关准谐振BUCK电路为例,详细分析了软开关功率变换器的工作原理,根据谐振电路的特点,利用高频网络平均法建立平均电路模型,并在此基础上建立了软开关准谐振变换器的状态方程和交流小信号模型。(4)根据PID与神经网络相结合的理论,在BP网络的基础上设计了新型的PID神经网络控制器,并对其结构和学习算法进行了详细的介绍。(5)将已设计好的PID神经网络控制应用到软开关功率变换器中,分析其对系统输出的动静态性能的影响,同时还与开环控制和传统的PID控制的控制效果进行对比,结果表明PID神经网络控制器具有更好的控制效果,验证了该控制器的有效性及合理性。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 开关电源技术的研究现状

1.2.1 开关电源技术的研究现状

1.2.2 DC-DC 软开关功率变换器的现代控制方法

1.2.3 DC-DC 软开关功率变换器的智能控制方法

1.3 本文的主要研究内容及创新点

第二章 传统PID 控制与神经网络的发展与融合

2.1 常规PID 与自适应PID

2.2 神经网络在控制系统中的应用

2.2.1 人工神经网络的定义

2.2.2 人工神经网络的发展

2.2.3 人工神经网络在控制系统中的应用

2.3 PID 与神经网络相结合的理论

2.3.1 基于单神经元的PID 控制原理

2.3.2 基于神经网络的PID 控制

2.3.2.1 神经网络间接自校正PID 控制

2.3.2.2 神经网络直接自校正PID 控制

2.4 本章小结

第三章 谐振软开关电源变换器的原理和分析

3.1 谐振软开关变换器的工作原理

3.1.1 软开关的基本概念

3.1.2 谐振软开关变换器的工作原理

3.1.3 零电流开关准谐振BUCK 变换器的工作原理

3.2 谐振软开关变换器的小信号建模

3.3 本章小结

第四章 PID 神经网络控制器的设计

4.1 概述

4.2 BP 网络结构原理

4.2.1 前向多层人工神经网络

4.2.2 BP网络结构原理

4.2.3 BP网络的前馈计算

4.2.4 BP网络权值的调整规则

4.2.5 BP网络的设计

4.3 PID 神经网络控制器的设计

4.3.1 PID 控制器

4.3.2 PID 神经网络控制器的设计

4.4 本章小结

第五章 基于MATLAB 的计算机仿真分析

5.1 概述

5.2 控制器的仿真

5.2.1 零电流开关准谐振BUCK变换器的控制电路的构建

5.2.2 零电流准谐振BUCK 型DC-DC 变换器的仿真分析

5.3 本章小结

结束语

1. 本文开展的工作包括

2. 后续研究展望

参考文献

攻读硕士学位期间参加的科研项目和论文

致谢

发布时间: 2007-04-17

参考文献

• [1].超声波电机转速专家PID与迭代学习控制研究[D]. 刘玉.河南科技大学2014
• [2].自整定PID在采煤机自动控制中的研究与应用[D]. 白小玮.西安科技大学2018
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• [5].基于神经网络PID控制方法的研究[D]. 张晓凤.东北大学2013
• [6].基于模糊PID的热处理炉温度控制系统的研究[D]. 张庆宇.东北农业大学2015
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• [8].基于模糊参数自整定PID算法的起爆具生产线温度控制设计与开发[D]. 王俊.杭州电子科技大学2013
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• [10].基于模糊PID算法的无刷直流电机调速研究与实现[D]. 常波.电子科技大学2012

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