电力系统DC-DC转换器优化控制仿真研究

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1、第33卷第02期计算机仿真2016年2月文章编号：1006—9348(2016)02—0418—05电力系统DC—DC转换器优化控制仿真研究华伟民，白鹏，蒋金，岳学磊(空军工程大学理学院，陕西西安710051)摘要：针对数字控制DC—DC转换器用传统PID控制时响应速度慢、超调量大、抗干扰能力不强等缺点，提出了基于遗传算法和CMAC神经网络算法的PID控制方法及模型。通过设计系统数学模型、CMAC—PID控制器模型及仿真模型等，对所建的模型进行了仿真验证，用遗传算法在线整定PID参数，实时自适应调节；前馈型CMAC神经网络用来

2、抑制DC—DC转换器的非线性干扰，确保系统的控制精度和响应速度。解决了传统PID控制中存在的超调量大、抗干扰能力弱等缺点。仿真结果与实验数据对比表明，模型具有超调量小、抗干扰能力强等优点。关键词：转换器；遗传算法；神经网络；控制；仿真中图分类号：TP391．9文献标识码：BSimulationStudyofOptimalControlforDC——DCConverterinPowerSystemHUAWei—min，BAIPeng，JIANGJin，YUEXue—lei(CollegeofScience，AirForceEng

3、ineeringUniversity，Xi'an710051，China)ABSTRACT：Duetoslowtransientresponse，largeovershootandweakanti-jammingabilityofdigitallycontrolledDC—DCconvefler，theconventionalPIDcontrolmethodisverydifficulttoachievetheaccuracycontrol，acontrolmethodbasedongeneticalgorithmandCMA

4、Cneuralnetworkalgorithmisproposed．Bydesigningthesystemmathe—maticalmodel，CMAC—PIDControllermodelandsimulationmodel，thePIDparametersareoptimizedonlinewithgeneticalgorithm(GA)toachievesuperiorfeedbackcontrol，CMACneuralnetworkfeed—forwardnonlinearcontrolisusedtosuppres

5、sdisturbancesforachievingcontrolaccuracyandresponsespeed，thelargeovershootandweakanti-jammingabilityintheconventionalPIDcontrolareovercome，．Theresultsofsimulationshowthattheproposedcontrolmethodhassmallovershootandstronganti—jammingability．KEYWORDS：Converter；Genetic

6、algorithm；Neuralnetwork；Control；Simulation1引言随着电子技术的发展和电子产品的普及，供电系统的性能越来越受到重视，它的性能直接关系到电子产品的稳定性和可靠性。DC—DC转换器作为常用的电子产品的供电系统，它是一种非线性的时变的复杂系统，转换过程存在不确定性，对电子产品的性能构成潜在的威胁。经过多年的发展，DC—DC转换器有模拟DC—DC转换器和数字DC—DC转换器两种类型。模拟DC—DC转换器的技术已经很成熟，但是，它的灵活性差、不易集成等固有的缺点已经难以满足电子产品El益增长的需要

7、。数字DC—DC转换器能弥补模拟DC—DC转换器上述的缺点，但是，数字DC—DC转换器收稿El期：2015—08—08修回13期：2015—10—02·-———418·--——系统中存在较大的环路延时，这大大的降低了系统的瞬态响应能力。为了解决传统的PID控制存在的响应速度慢、超调量大、抗干扰性不强等缺点，文献[1][2][3]提出了模糊PID自适应控制方法，虽然响应速度、超调量和抗干扰能力都有所提高，但是对规则库和专家知识准确性依耐较强。文献[4]提出了单神经元自适应PID控制方法，虽然结构简单、实时性好，但是受干扰时恢复慢

8、。为了改善数字DC—DC转换器的性能，减小超调量和增强抗干扰性，本文将遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)和小脑模型神经网络(CerebellarModelArticulationController，CMAC)结合起来应用于Buck型DC—DC转换器的控制。遗