点焊逆变电源软开关及模糊神经网络控制研究

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1、西北工业大学博士学位论文点焊逆变电源软开关及模糊神经网络控制研究姓名：张勇申请学位级别：博士专业：材料加工工程指导教师：刘金合;杨思乾20060801两北丁业大学丁学博士学何论文行了设计计算，以UC3875为核心，构建了辅助网络软开关点焊逆变器的试验系统。试验发现，在未加辅助网络．滞后臂开关管处于硬开通状态时，开关管输入等效电容、分布电感和导线电阻将使开关管驱动信号产生衰减振荡，对逆变过程的正常进行和开关管的寿命构成严重的威胁。逆变器软开关换流时，变压器漏感、变压器工作磁通突变和二次绕组漏感对称性的影响，导致变压器初级产生尖峰电压

2、；变压器绕组电阻及接头电阻上的压降，引起变压器次级绕组电压出现正负不对称现象。加辅助网络后，试验测得副边占空比丢失约13口s．根据本文建立的占空比丢失定量计算式计算的值约为lO．5口s。两者相差约19．2％。模糊逻辑和神经网络控制各有其优缺点，通过对逆变点焊质量的影响因素和目前常规控制方法的研究，提出了基于模糊神经网络的自适应逆变点焊恒流控制方法，建立了逆变点焊模糊神经网络控制模型。基于BP算法、应用MATLAB语言、采用函数调用方式设计了点焊逆变电源模糊神经网络控制程序，通过连接矩阵构建模糊神经网络，便于程序的调试。提出了通过建

3、立电源输出峰值电流与逆变器占空比之间的数学模型来获取逆变点焊模糊神经网络控制训练样本的方法，大大碱小了训练样本的获取成本。并采用先正弦函数输入后恒定输入的训练方法和自适应调整学习率，保证了控制逻辑的合理性和最终的训练精度。仿真研究发现，量化比例因子对逆变点焊模糊神经网络控制有显著的影响。通过匹配合适的量化比例因子，系统在电阻电感20％波动、网压一20％波动的强干扰时。平均控制相对误差为2．28％，系统的超调量为3．35％左右。表明设计的模糊神经网络逆变点焊恒流控制系统具备了对系统参数变化的学习泛化和自适应能力。逆变点焊电源模糊神经

4、网络控制的探索性研究，为进～步提高逆变点焊机的控制性能奠定了基础。关键词点焊；逆变电源：软开关；辅助网络；模糊神经网络；仿真AbstractSpotweldinginVerterpo、ver，asoneoftheimportantdevelopingtrendswhjchreliabili耽stabilityandcontrolcharacteristicsstillneedimprov证g，so“’sindustrializationprogresssIowly俯behindt11ed“elopedcolul研es．msomsw

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8、cteristicsofthespotweldinginVenerpower，anoVelsomswitchingtopologyfort】1espotweldinginVencrpo、verisproposed．Int11etopologyme1