DC/DC升压变换器自抗扰控制

本文设计了一种线性自抗扰控制器,直接对DC/DC升压变换器的电感电流实施控制,以抑制系统非最小相位特性时控制性能的影响.在此基础上,外环采用一个PI控制器对输出电压进行控制,并把电压控制器的输出作为内环电感电流控制的参考输入.由于自抗扰控制器则是一种不依赖丁系统模型的控制方法,因此被控系统不但具有良好的动态特性,而且对...     

基于模糊PI控制的电动汽车双向DC/DC变换器

电动汽车直流动力源的特殊性和对驱动性能的高品质要求决定车用DC/DC变换器要有稳定的电压、电流输出.针对DC/DC变换器在车辆行驶状态切换过程中呈现的严重非线性问题,提出了电流环沿用传统PI控制,电压环采用模糊PI控制的双闭环斩波控制方案;在分析双向DC/DC变换器工作原理的基础上,根据变换器自身的变结构特性,设计了模...     

DC/DC变换器的变结构模糊控制研究

对不同类型的模糊PID控制器(模糊P控制器、模糊PD控制器、模糊PI控制器、模糊PID控制器)在DC/DC变换器中的应用作了全面的研究。目前,模糊PI控制器应用得最为广泛,然而在其控制作用下,DC/DC变换器的输出电压通常会超调,并且当响应时间较短时有很大的冲击电流尖峰。探讨一种变结构模糊控制器,这种控制器将有效地克服模糊PI控制器的上述不足。基于Matlab/Simulink对应用变结构模糊控制器控制的DC/DC变换器系统进行了计算机仿真。仿真结果表明,变结构模糊控制器控制拥有较好的动态特性和稳态性能。     

DC／DC变换单神经元自适应PID控制器仿真研究

为解决传统PI控制对具有时变、非线性特性的DC/DC变换器动态控制性能不佳的问题,将人工神经网络与PID控制理论相结合,为DC/DC变换器设计了一种单神经元自适应PID控制器。该控制器算法简单,通过对加权系数的在线调整来实现自适应、自学习功能,从而满足DC/DC变换器的时变及非线性特性。以BUCK型变换器为例,建立了DC/DC变换器智能控制系统的仿真模型,在不同负载及参数变化的情况下与常规PI控制效果进行对比分析,结果表明,单神经元自适应PID控制器对DC/DC变换器具有很好的控制效果和鲁棒性。     

基于模糊PID控制的双向DC/DC变换器研究

双向DC/DC变换器是指在保持变换器两端的直流电压极性不变的情况下,根据实际需要完成能量双向传输的直流变换器。它在直流不间断电源系统、分布式电站、电动汽车以及太阳能电池阵中有广泛的应用。通过对双向半桥变换器的分析,并将其与蓄电池相结合使用,完成能量的双向传输和电池能量对电网的回馈。由于DC/DC变换器在升降压的过程中产生的严重的非线性问题,在控制方案上,采用模糊PID控制的电压、电流双闭环控制。仿真表明,与传统的PID控制相比,该控制方案有效提高了变换器的鲁棒性,减小输出电压波动,能够实现能量的双向流动。     

ADI推出适合高电流应用的DC—DC控制器

Analog Devices,Inc．推出ADP1853宽输入范围、同步降压DC—DC控制器,该器件具有电压跟踪和高级时钟同步功能。多功能ADP1853可配置为带输入正馈的电压模式控制器,也可配置为电流模式控制器,具体视应用和客户偏好而定。     

应用于矿用电机车的并联交错DC/DC变换器研究

针对目前应用于矿用电机车的非隔离型变换器转换效率低、易损坏开关器件、不适用于超级电容等问题,介绍了一种应用于矿用电机车的并联交错DC/DC变换器。在低压侧采用并联交错结构对电容充电,并减小电流纹波;在高压侧通过增加一个开关管使2个电容串联放电,以提高升降压增益。介绍了该变换器在升压驱动模式和降压充电模式下的工作过程,并设计了电压/电流双闭环升压和恒流限压充电控制器。实验结果表明,并联交错DC/DC变换器能够有效提高电机车在直流变换环节的性能。     

交错并联双向DC/DC变换器小信号模型分析

非隔离型双向DC/DC变换器广泛的应用于混合直流供电系统中,在低电压大电流的场合采用交错并联拓扑结构的双向DC/DC变换器具有显著的优势。基于超级电容与蓄电池的混合储能系统,采用状态空间平均法,以三通道交错并联Buck/Boost变换器在Buck模态的工作状态作为模型进行分析,推导出相电感电流连续模式(CCM模态)下的交流小信号状态方程及其等效模型,并得到了电路模型的开环传递函数。通过Matlab仿真得到整个系统开环幅频和相频特性曲线,并以此为依据优化设计控制器的补偿网络,提高了系统的稳定性和瞬态响应速度,最后进行实验验证,结果表明双闭环的控制策略实现了恒压限流且动态特性较好。     

DC/DC变换器的动态建模及负载扰动抑制研究

本文针对Buck DC/DC变换器的强非线性和负载变化的特点,建立了近似线性化模型,基于H ∞控制理论设计了扰动抑制鲁棒控制器.给出了求解Buck变换器反馈系统广义被控对象的方法,并利用Matlab鲁棒控制工具箱给出了求解控制器的一般步骤,最后的数字仿真验证了所提方法的有效性和正确性,H∞控制器能大大改善电力电子装置的抗干扰能力.     

一种三相交错并联DC/DC储能变换器的设计研究

提出了一种应用于储能逆变器的三相交错并联DC/DC变换器,该变换器具有输出电流纹波小、开关器件电流应力低、能量双向流通、系统效率高的优点。详细分析了交错并联DC/DC变换器的工作原理和控制策略,推导了变换器占空比和电感电流纹波的表达式;并运用Simulink平台和20kW原理样机验证了理论分析的正确性。     

方波型无刷直流电机的电压跟踪控制策略

针对方波型无刷直流电机控制系统的电压跟踪控制问题,利用非线性系统理论获得一种关于角速度的非线性降阶观测器,以及一种简单、易于应用的非线性位置反馈控制器.理论上,论证了在所设计的控制器作用下,该受控系统能实现全局一致毕竟有界.数值实验显示该控制器具有很好的普适性,以及此系统能快速跟踪额定电压范围内的参考电压,转矩脉动能被有效抑制.     

于非仿射非线性模型的AC/DC系统H∞鲁棒控制器设计

讨论了交直流联合输电系统的 H∞ 鲁棒控制问题. 首先对交直流输电系统提出一种五阶非仿射非线性不确定控制模型, 该模型能综合反映交直流系统的动态特性. 基于该模型采用分层控制思想设计了系统的 H∞ 鲁棒控制器, 通过对直流系统换流器触发角的控制实现系统内部稳定和鲁棒性能的提高. 仿真结果验证了控制策略的有效性.     

Design of low cost universal artificial neuron controller for chopper fed embedded DC drives

Artificial neural network (ANN) has become very popular in many control applications due to their high computation rate and ability to handle nonlinear functions. This paper proposes an artificial neuron controller for closed loop speed control of DC drive fed by DC chopper. Neuron control is used to reduce the steady state error, overshoot and settling time. The signal corresponding to the motor speed error and change in speed error are used as inputs to ANN Controller. The controller outputs the required change in duty cycle of pulse width modulated gating signal applied to DC chopper. Thus the voltage fed to the armature of the DC motor is adjusted for achieving the desired speed response. The training patterns for the neuron controller are obtained from the conventional PI controller and the effectiveness of the proposed neuron controller is studied using simulation studies.The designed controller was implemented in a low cost 8051-based embedded system and the results are documented. Two-loop control system was implemented with an inner ON/OFF current controller and an outer ANN speed controller.A conventional controller has heavy computation burden whereas a trained neural network requires less computation time. The artificial neural network has the ability to generalize and can interpolate in between the training data. This advantage of ANN makes the ANN controller universal. The ANN controller designed was tested on two different motors and found to work effectively on driving both of them.     

基于DSP无刷直流电机控制系统的研究及其仿真

无刷直流电机(BLDCM)是一个多变量、非线性系统。本文以无刷直流电机为研究对象,重点研究了无刷直流电机的控制系统及其仿真,并在最后对仿真结果进行了分析。在分析了无刷直流电机(BLDCM)的数学模型的基础上,文章中提出了一种以DSP芯片TMS320F2812为控制器的无刷直流电机双闭环控制设计的方案。文章中对此电机控制方案进行了软硬件的设计,并且在MATLAB上通过Simulink进行了系统仿真。仿真结果表明,控制系统运行平稳有较好的动态和静态特性,我们提出的控制方案正确可行。     

直流电机神经元PID调速系统设计与仿真

针对传统PI双闭环直流电机调速系统存在响应速度慢、超调量大、抗干扰能力及自适应能力差等问题,提出了一种双闭环直流电机调速系统的神经元PID转速调节器设计方法。该转速调节器采用神经元控制器和比例控制相结合进行设计,从而构成了一种具有自学习、自适应能力的神经元PID控制器,然后与传统单神经元PID设计的转速调节器控制效果进行了对比。结果表明,基于神经元PID转速调节器的双闭环直流电机调速系统具有较快的响应速度、良好的动态和静态稳定性、较强的自适应能力和抗干扰能力。     

A parallel neuro-controller for DC motors containing nonlinear friction

This paper presents an application of a parallel neuro-controller for compensating the effects induced by the friction in a DC motor system. A back-propagation neural network based on a gradient descent algorithm is employed, and a bound on the tracking error is derived from the analysis of the tracking error dynamics. The parallel neuro-controller is a combination of a linear controller and a neural network controller which compensates for nonlinear friction. The proposed scheme is implemented and tested on an IBM PC-based DC motor control system. The algorithm, simulations, and experimental results are described. The results are relevant for many precision drives, such as those found in industrial robots.     

交直流并联输电系统的非线性鲁棒控制

针对含有常参数不确定性的交直流输电系统,使用自适应逆推方法设计了直流系统的非线性鲁棒控制器.基于该方法的设计,无需对原系统进行反馈线性化,并能保证闭环误差系统渐近稳定.设计过程表明逆推方法设计的控制器拥有更优越的性能.