电流控制开关电源动态神经网络的探讨

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1、电流控制开关电源动态神经网络的探讨-->第1章绪论1.1研究背景及意义开关电源在当前的应用已经遍布许多行业，深入到了各种领域之中。在通信设备、照明驱动、便携式电子装置、家用电气以及工业控制等各方面都可以看到其应用。例如，在电信行业中，对数据通信设备的电源的要求是具有高效率并且能够提供低电压和大电流，要满足这一要求可以选择48VDC输出的分布式供电方案。在照明驱动方面，例如数字投影灯的驱动电路，根据投影灯的特性，在不同的工作阶段对驱动电压和电流有着不同的要求。通常，在点灯的阶段，需要一个很高的电压来击穿

2、灯管使其导通，而在点灯以后，为了使得电压逐渐上升，要对电极进行充分加热，这时又需要驱动电路能够提供一个稳定的大电流。这些要求都需要开关电源配合相应的控制方案来实现。便携式的电子装置对电源（电池）的要求则是经久耐用，因此电源性能很大程度上体现在与电池的电源管理方面。由此可见，因为应用场合的不同，对幵关电源的要求也有很大的区别。因此随着电源技术的发展，许多相关的技术领域的发展也能得到极大地促进。1.2开关电源的分类一般而言，采用脉宽调制法对开关变换器的电子开关进行控制，称其是P型开关变换器。它的主要特征是

3、釆用了“硬幵关”。另外一类则是软开关。此类控制的方法是让电子开关在它两端电压为零时能够导通电流，或是让流过电子开关的电流为零时进行关断，此类开关称其为软幵关。软幵关的关断以及幵通所产生损耗其理想值应该为零。因为产生的损耗相对较小，所以开关频率可以进一步提高到兆赫级别，当然，开关电源重量以及体积也会得到减少。……………第2章开关电源的建模分析与研究2.1开关电源的建模方法状态空间平均法作为幵关电源建模中基本的分析方法，来对理想中的P幵关电源进行研宄和分析。该方法将引入了状态个间理论，外将其运用到电源电路

4、系统分析中去，即可免受电路复杂拓扑结构的影响；这种方法将为人熟悉的经典电路理论以及控制方面的理论用来作为幵关电源稳态和小倍号分析的理论依据，在物理概念上表达清楚，建模方法易于掌握，在设计上具有指导性，它采矩阵方程的形式来描述电路，这样一来我们就可以利用计算机以及数：方法等辅助工作进行分析。在1987年，美国的弗吉尼亚功率电子中心（简称VPEC)的一位VorperianV.提出了三端开关器件模型法,这种方法的核心理念是将电源的:极管和关管成一个整体看做一个三端幵关器件，这样一来依据开关管导通与关断时所处

5、的不同的电路状态，便可以计算出三端幵关器件端口的平均电流和平均电压。之后，根据其端口处电流、电压的平均变量的关系可建立一个等效电路，该等效电路由受控源组成。最后，适当地将它们嵌入到开关电源中去，便可获得开关电源的大信号的等效电路模型。图2.2就是一个三端开关单元。2.2开关电源的工作原理当开关电源处于开关关断状态时，此时开关管截止，在没有电源对电路进行供电的情况下，电感上电压的极性实现会反转，从而使二极管转向了导通的状态，以致于前面储存在电感中的电能陆续被释放出来。此时，电路中负载上的电能是由存储在电

6、感中的磁场能量转换而来的。一直到电容电压与电感电压相等那一时刻，之后的负载的电能才来自于工作状态1时电容器充电时储存下来的能量，这些能量经过二极管和电感这些器件释放到了负载上面。如此降压型开关电源在脉冲驱动控制信号下便周而复始地重复着上面的过程。…………第3章电流型开关电源的动态神经网络逆控制研究……………273.1神经网络方法……………………273.1.1神经网络发展……………273.1.2神经网络特点………………283.2前馈神经网络概述………………………29第4章动态神经网络复合逆控制在电流型开

7、关电源中的应用……384.1一般模型控制（GMC)………….384.2具有输入饱和时一般模型控制器的整定…………………….394.3通用模型控制（CMC)…………………414.4动态神经网络的复合逆控制策略.........43第5章动态神经网络自适应逆控制在电流型幵关电源中的应用………495.1自适应控制…………495.1.1自适应控制原理………495.1.2自适应控制技术的发展及应用…………49.5.1.3自适应控制系统结构………505.1.4.自适应控制系统分类……515.2神经网络自适应控制…

8、53第5章动态神经网络自适应逆控制在电流型开关电源中的应用5.1自适应控制严格地讲，任何一个实际存在的控制系统都带有的不确定性程度都各不相同，这些不确定性有的时候表现在系统的外部，有的时候则表现在系统内部。系统的内部不确定性是指对于被控系统的参数、结构以及数学模型等这些因素的描述，设计人员事先无法做出精确的判断，因而会造成系统的不确定性。系统的外部不确定性是指系统在运行过程中对于外部的环境所造成的影响程度的不确定，比如噪声、随机扰动等一些外在的扰动，它们