电压模式Buck变换器混沌建模与控制研究

DC-DC变换器混沌现象与控制是复杂的非线性问题,而大部分该问题的仿真模型也是抽象的数学模块仿真模型.为了方便直观地研究,利用Matlab中simulink电路仿真模块建立了电压模式Buck变换器电路仿真模型.推导获得了变换器非线性系统的精确离散模型,并在经典OGY方法的机理上,给出了应用上述方法控制变换器混沌状态的控制序列.结合所建电路仿真模型仿真分析Buck变换器由周期分岔直至混沌与OGY控制混沌回到稳定的一周期轨道的过程.仿真结果表明,所建仿真模型准确而直观地验证了离散模型的正确性及OGY方法的有效性.     

Buck-Boost DC-DC变换器中分叉与混沌问题的研究(Ⅰ)——建模与仿真

研究了电流控制型Buck-Boost变换器中的分叉与混沌问题. 首先, 对连续模式下的Buck-Boost变换器建立了离散数学模型, 在此基础上, 在输入电压E、参考电流Iref、电阻R、电感L和电容C等分叉参数作用下, 通过数值方法对Buck-Boost变换器中的分叉与混沌进行了详细的仿真研究. 仿真研究结果表明: Buck-Boost变换器具有丰富的非线性行为———分叉与混沌, 随着各个分叉参数的变化系统会遵循倍周期分叉的规律走向混沌.     

PWM型DC/DC变换器的Washout滤波器混沌控制方法

研究如何利用Washout滤波器控制技术来控制PWM型DC/DC变换器中的混沌现象．首先分析了利用Ott-Grebogi-Yorke(OGY)方法对DC/DC变换器进行混沌控制存在的不足， 然后以Hénon系统为例说明了如何利用Washout滤波器进行混沌控制．最后,应用Washout滤波器对两种采用不同控制策略的DC/DC变换器实施控制,将其从混沌状态控制到周期状态．理论分析和计算机仿真表明，该控制技术不但可以很好用于DC/DC变换器中的混沌控制，而且能够克服OGY方法的不足．     

Buck-BOOst DC-DC变换器中分叉与混沌问题的研究(Ⅱ)--数值分析与实验

研究了电流控制型Buck-Boost变换器中的分叉与混沌问题.在连续模式下的Buck-Boost变换器的离散数学模型基础上,从不动点及稳定性理论的角度对Buck-Boost变换器的第一分叉点进行了严格的数值分析,得到了三维参数空间曲面图.此外,建立了实验硬件电路,实验结果验证了理论分析.     

开关变换器周期窗内吸引子共存现象仿真研究

开关DC-DC变换器是一种强非线性系统,存在各种非线性现象,切分叉是其中的一种特殊分叉.开关变换器因切分叉而引发了阵发混沌,阵发混沌使得系统的非线性动力学特性变得更加复杂.对电流控制型Boost变换器中产生的复杂动力学现象进行了仿真研究,揭示了参数变化分叉图中存在着周期窗、周期窗内共存吸引子和不完全倍周期费根鲍姆树等现象,通过构造相应的切分叉离散迭代映射曲线,说明了这些现象都足由于系统发生切分叉后形成的.研究结果对开关变换器的稳定设计具有重要的指导意义.     

PWM型DC/DC变换器中混沌控制的仿真研究

该文研究如何利用OGY混沌控制技术来消除DC/DC变换器的混沌状态.首先利用数据采样方法得到系统的离散模型,利用计算机技术由该离散模型进行可以得到系统的分叉图,从分叉图中可以看到DC/DC变换器发生了混沌、分叉等非线性现象,然后从理论上说明了如何利用OGY混沌控制策略把工作在混沌状态的DC/DC变换器控制到周期状态,最后利用计算机对DC/DC变换器进行仿真研究,仿真结果证明了该文中基于OGY方法DC/DC变换器混沌控制策略的有效性.     

降压式DC-DC变换器混沌控制的仿真研究

对PWM型降压式DC—DC变换器的混沌控制机理进行研究，建立了DC—DC变换器的混沌控制法的MATLAB仿真模型，仿真模型是在采样数据法仿真模型的基础上增加了离散时间反馈控制环节，利用离散时间反馈控制法中的参考信号补偿控制，达到控制混沌的目的，通过控制前后的仿真结果比较可以看出，在增加了混沌控制环节之后，获得了满意的控制效果，实现了对不稳定周期-1轨道的稳定，降低了输出电压的纹波幅值，提高了输入电压的工作范围，控制了变换器中的混沌。     

Buck变换器频率引起的混沌及其控制

大多数关于变换器分岔和混沌的研究都是以直流电源电压作为变量进行分析和控制的。为了研究变换器开关频率对系统动力学行为和混沌控制效果的影响,以PWM模拟电压控制Buck变换器为研究对象,首先通过计算机仿真电路得到分岔图,分析了开关频率对系统的影响;然后利用硬件实验电路对单周期稳定、倍周期分岔和混沌3种不同状态进行相图分析,对分岔图进行验证;最后,采用参数扰动法实施混沌控制,研究了正弦谐波扰动信号幅值对控制效果的影响。通过选取特定的幅值比,经过计算机仿真电路得到新的分岔图,与混沌控制前的分岔图形成了鲜明的对比;通过选取特定的开关频率,经过混沌控制前后的电容电压和电感电流时域图,验证了混沌控制有利于提高变换器的稳态和暂态性能。有利于加深对变换器非线性动力学行为及其控制的认识和研究。     

单自由度齿轮系统的混沌控制

考虑一类单自由度齿轮动力学系统,其动力学方程表示为一个分段线性二阶微分方程.首先利用变步长龙格-库塔法求解其动力学响应,得到分岔图、相图和Lyapunov指数图;其次采用打靶法得到嵌入混沌吸引子中的不稳定周期1、2、4和6轨道;最后基于OGY方法把系统的混沌运动控制到上述轨道.研究表明OGY方法成功地实现了对单自由度齿...     

两控制变量PT控制PCCM Buck-Boost变换器

为减小电感惯性模态期间电感电流下降对下一周期脉冲的影响,根据伪连续导电模式(Pseudo Continuous Conduction Mode,PCCM)Buck-Boost变换器的工作特点,提出一种新的脉冲序列(Pulse Train,PT)控制策略。控制策略中包含两个控制变量,使控制器根据不同能量的电压控制脉冲产生不同的电流控制脉冲。详细分析了新型PT控制策略下PCCM Buck-Boost变换器的工作过程,给出了高低能量电压控制脉冲比。仿真与实验结果验证了新型控制策略的可行性及理论分析的正确性。     

单核单涡旋混沌系统定平面折返控制法

基于混沌细胞模型理论,提出适用于单核单涡旋混沌系统的定平面折返控制法.让混沌系统的运动轨线在确定的平面折返,并用一线性系统取代混沌系统作折返运动,从而大大降低了系统的随机性.适当选择折返平面,可控制混沌系统稳定运行于某些周期轨道上.用该控制方法对多个典型混沌系统进行数字仿真实验,获得了稳定的周期1、周期2和周期4轨道.     

高维混沌系统的混合控制方法

将最短时间最优控制思想用于混沌轨道引导,通过可控域把混沌轨道引导和不稳定周期轨道的稳定化方法有机地结合起来,提出一种高维混沌系统的混合控制方法。利用该方法可实现高维混沌系统不稳定周期轨道之间的快速、有效切换。以双转子系统为例进行数字仿真,仿真结果表明了该算法的有效性。     

Generalized chaos control and synchronization by nonlinear high-order approach

This paper investigates the generalized control and synchronization of chaotic dynamical systems. First, we show that it is possible to stabilize the unstable periodic orbits (UPOs) when we use a high-order derivation of the OGY control that is known as one of useful methods for controlling chaotic systems. Then we examine synchronization of identical chaotic systems coupled in a master/slave manner. A rigorous criterion based on the transverse stability is presented which, if satisfied, guarantees that synchronization is asymptotically stable. The Rössler attractor and Chen system are used as examples to demonstrate the effectiveness of the developed approach and the improvement over some existing results.     

基于参数切换的分数阶系统的混沌控制

将混沌控制方法——参数切换法——应用于分数阶混沌系统,可以得到稳定的吸引子,维持了分数阶混沌系统的动力学稳定．该方法在一个相对较短的时间周期,通过在一组可供选择的数值内切换系统的一个可控参数来实现,合成的稳定吸引子很好地反映了全局吸引子的数值逼近,且与平均吸引子实现了很好的匹配,达到了混沌控制的目的．仿真结果表明,该方法具有鲁棒性和无损性,可以有效地实现混沌控制．     

一类混沌系统的非线性反馈控制

基于微分动力学的不稳定流形定理,针对二维离散混沌动力系统,用不稳定流形的了函数逼;近系统。采取微扰控制方式,得出非线性反馈控制规律,稳定双曲平衡点。与ＯＧＹ方法相比,增大了控制收敛区域,减少了迭代次数,并以Ｈｅｎｏｎ映射为例验证了所提出方法的有效性。     

Adaptive neuro-genetic control of chaos applied to the attitude control problem

Conventional adaptive control techniques have, for the most part, been based on methods for linear or weakly non-linear systems. More recently, neural network and genetic algorithm controllers have started to be applied to complex, non-linear dynamic systems. The control of chaotic dynamic systems poses a series of especially challenging problems. In this paper, an adaptive control architecture using neural networks and genetic algorithms is applied to a complex, highly nonlinear, chaotic dynamic system: the adaptive attitude control problem (for a satellite), in the presence of large, external forces (which left to themselves led the system into a chaotic motion). In contrast to the OGY method, which uses small control adjustments to stabilize a chaotic system in an otherwise unstable but natural periodic orbit of the system, the neuro-genetic controller may use large control adjustments and proves capable of effectively attaining any specified system state, with no a prioriknowledge of the dynamics, even in the presence of significant noise.This work was partly supported by SERC grant 90800355.     

混沌吸引子不稳定周期轨道控制方法研究

提出一种控制混沌吸引子不稳定周期轨道的新方法,该方法先从系统映射图中找出混沌吸引子不稳定不动点的近似值,然后利用非线性反馈达到控制混沌的目的,这种方法的主要特点是不需要知道混沌系统的具体模型,而且可以在混沌态的任意时刻施加控制作用,另外,该方法还具有很强的抗干扰能力和非常快的收敛速度,控制结构简单,易于实现,仿真结果表明了该方法的有效性。     

Controlling chaos in a switched arrival system

We consider a switched arrival system with three buffers. We assume that the input rate of work and the processing time per unit are constant. Chase et al. show that the system is chaotic. In this article, we propose a method for stabilization of an unstable periodic orbit embedded in a chaotic attractor by changing the limited continuous processing time.     

基于免疫算法的混沌多模型微扰控制

A.Duchateau et al的多模型控制策略是一种改进的OGY方法,为扩大控制器在吸引子中的作用范围,需要在混沌系统的一条无控收敛轨道上设置一系列的局部线性模型,由线性反馈控制律把混沌系统引导到不动点,这要求控制器的结构和控制量的大小是可变的.本文应用人工免疫算法的参数和结构双重可塑性来产生多模型控制策略控制律,由此提出了一种新的混沌控制方法.对Hénon映射仿真的结果表明:与其他方法相比,新方法能在较短的混沌暂态时间内把系统控制到预定轨道.因此,基于人工免疫算法的混沌多模型微扰控制方法能对混沌系统实施有效控制,且能够应用于系统全局动力学模型未知而仅获得实验数据的情况.