《電子技術(shù)應(yīng)用》
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用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的二象限開關(guān)電感DC/DC變換器
摘要: 經(jīng)典的DC/DC變換器,如Buck變換器、Boost變換器、Buck-Boost變換器、羅氏變換器和Cuk變換器[1-5],通常都是由電感和電容組成,所以它們的體積大而功率密度低。開關(guān)電感已被成功地應(yīng)用于DC/DC變換器中,開創(chuàng)了設(shè)計高功率密度變換器的方法。如美國麻省理工學(xué)院MIT)JohnG.Kassakian教授為下一世紀未來的汽車設(shè)計了一種新的電源系統(tǒng)[6],該系統(tǒng)的核心就是一個在直流+42V和-14V之間進行變換的二象限D(zhuǎn)C/DC變換器。
Abstract:
Key words :

1前言

  運行在QⅢ和QⅣ象限的二象限變換器如圖1所示,它是由二個開關(guān),二個二極管和僅用一個電感L組成的。通常認為源電壓V1和負載電壓V2都是恒定電壓。負載電壓V2可以是蓄電池或電動機的反電勢(EMF)。因為電路是完全對稱的,所以電路的任一端都可以是電源端或負載端。源電壓不一定要高于負載電壓。R是電路的等效電阻。有兩種運行模式:

 ?。?)模式C(象限Ⅲ):電能由V1端向V2端傳遞;

  (2)模式D(象限Ⅳ):電能由V2端向V1端傳遞。

  每種模式都有“通”和“斷”兩種狀態(tài)。通常每一種狀態(tài)都可以運行在不同的占空比k下。開關(guān)的周期是T,此處T=1/f。開關(guān)狀態(tài)如表1所示。

表1開關(guān)狀態(tài)(表格中空白欄表示關(guān)斷狀態(tài))

 

開關(guān) 模式C(QⅢ) 模式D(QⅣ)
接通狀態(tài) 關(guān)斷狀態(tài) 接通狀態(tài) 關(guān)斷狀態(tài)
S1      
V1      
S2      
V2      

 

模式C接通狀態(tài)如圖2(a)所示:開關(guān)S1接通,另一開關(guān)S2和所有二極管斷開。在這種情況下,流經(jīng)V1-S1-R-L回路的電感電流增加,電感L上的電壓接近恒定電壓V1值。

  模式C關(guān)斷狀態(tài)如圖2(b)所示:二極管D2導(dǎo)通,兩只開關(guān)和二極管D1斷開。在這種情況下,流經(jīng)L-V2-D2-R回路的電感電流iL減少,電感L上的電壓接近恒定電壓V2值。電感L傳輸電源能量給負載。電感電壓和電流波形如圖2(c)所示。

  模式D接通狀態(tài)如圖3(a)所示。開關(guān)S2接通,其它開關(guān)和二極管斷開。在這種情況下,流經(jīng)V2-L-R-S2回路的電感電流iL增加。電感L上的電壓接近恒定電壓V2值。

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圖1二象限開關(guān)電感DC/DC變換器

  模式D關(guān)斷狀態(tài)圖如圖3(b)所示,二極管D1導(dǎo)通,兩只開關(guān)和二極管D2斷開。在這種情況下,流經(jīng)L-R-D1-V1回路的電感電流iL減少,電感L上的電壓接近恒定電壓V1值。電感電流和電壓的波形如圖3(C)所示。

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(a)模式C接通狀態(tài)圖(b)模式C關(guān)斷狀態(tài)圖

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(c)電感電壓和電流波形

圖2模式C

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(a)模式D接通狀態(tài)圖                                    (b)模式D關(guān)斷狀態(tài)圖

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(c)電感電壓和電流波形

圖3模式D

2模式C(象限Ⅲ運行)

2.1連續(xù)模式

  若等效電阻很小,則電阻上的電壓降可以認為是RIL。

由此可見傳輸效率僅取決于導(dǎo)通占空比k、源電壓和負載電壓值,而與R、L和f無關(guān)。

2.2非連續(xù)模式

  由方程(9)可知,當ζ≥1時電流iL不連續(xù),所以連續(xù)區(qū)和非連續(xù)區(qū)之間的界限定義為:

  連續(xù)和非連續(xù)區(qū)的邊界如圖4所示。從方程(19)可以看出非連續(xù)導(dǎo)通區(qū)是由下列因素產(chǎn)生的:

 ?。?)開關(guān)頻率f太低;

 ?。?)導(dǎo)通占空比k大小;

  (3)電感L大??;

  (4)負載電阻R太大。

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圖4 連續(xù)和非連續(xù)區(qū)的邊界圖

  整個導(dǎo)通周期遠小于T。

iL(kT)是電感電流iL(t)的峰值,同時也是變化量ΔiL的峰—峰值。

當t=t3時,由方程(22)可得iL(t3)=0。

3模式D(象限Ⅳ運行)

3.1連續(xù)模式

圖4連續(xù)和非連續(xù)區(qū)的邊界圖

圖5連續(xù)和非連續(xù)區(qū)的邊界圖

  若等效電阻R很小,則電阻R上的電壓降可以認為是RIL。

由此可見傳輸效率僅取決于導(dǎo)通占空比k、源電壓和負載電壓,與R、L和f無關(guān)。

3.2非連續(xù)模式

  連續(xù)和非連續(xù)區(qū)的邊界如圖5所示。從方程(49)可以看出非連續(xù)導(dǎo)通區(qū)是由下列因素產(chǎn)生的:

 ?。?)開關(guān)頻率f太低;

 ?。?)導(dǎo)通占空比k太??;

 ?。?)電感L太?。?/p>

 ?。?)負載電阻R太大。

  整個導(dǎo)通周期遠小于T。假設(shè)導(dǎo)通周期位于0和t4之間,電感L上的電壓和電流為:

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圖5 連續(xù)和非連續(xù)區(qū)的邊界圖

iL(kT)是電感電流iL(t)的峰值,同時也是變化量ΔiL的峰—峰值。當t=t4時,由方程(52)可得iL(t4)=0。

4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

  這種變換器工作于開環(huán)控制方式。由公式(17)和(47)可見,因為電路的電阻R是一隨機參數(shù),所以它對系統(tǒng)的工作點有很大的影響。為了獲得一個穩(wěn)定的變換運行,我們在系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[7,8〗。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制包括一個由比例加積分(PI)運算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的閉環(huán)控制。這一系統(tǒng)的全圖如圖6所示。

  比例加積分(PI)運算在4.1中敘述。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層組成,分別是輸入層、隱含層和輸出層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖7所示。三層中所有節(jié)點的函數(shù)如圖8所示。它們分別在4.2和4.3中敘述。

4.1數(shù)學(xué)模型

  比例加積分(PI)運算由一個比例加積分控制器和負載組成。式中:τ=L/R,Vi在開關(guān)接通時為Vl,在開關(guān)關(guān)斷時為V2。

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圖6用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的二象限開關(guān)電感DC/DC變換器

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圖7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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圖8節(jié)點函數(shù)

這是一非線性控制系統(tǒng)。由方程我們可以看出電阻R嚴重地影響了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)。

4.2反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)方案

  做少量的數(shù)學(xué)運算可以看出,對于一個恒定的電感電流,存在著一個相應(yīng)的外加電壓Vi。

可以把一個具有多輸入和多輸出的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)放置在輸入端和輸出端之間。經(jīng)過分析,電流-功率控制采用三個神經(jīng)元層次,分別是輸入層(IL),隱含層(HL)和輸出層(OL)。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)的結(jié)構(gòu)如圖7所示,它由三層組成,每層都含有大量的神經(jīng)元。同一層的所有神經(jīng)元的函數(shù)是相同的,而不同層的神經(jīng)元函數(shù)不同。控制系統(tǒng)布局示意圖如圖6所示。

4.3結(jié)構(gòu)描述

w1ij,w2ij和w3ij是輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元的權(quán)值;θij是n-維第i個元素的活化寬度;Pij是r-維第i個元素;λij是寬度矢量的第i個元素;ρij是m-維第i個活化值。

4.4自學(xué)習函數(shù)

  由系統(tǒng)要求可知訓(xùn)練最佳極限是:

  ·電流響應(yīng)超調(diào)量≤5%;

  ·功率響應(yīng)超調(diào)量≤10%;

  ·波形搖擺≤2個周期。

  所有神經(jīng)元的加權(quán)系數(shù)都會影響輸出參數(shù)的響應(yīng),加權(quán)系數(shù)由反向傳播學(xué)習技術(shù)來確定以滿足上述極限。在系統(tǒng)的設(shè)計中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每一神經(jīng)元的所有權(quán)值必須被確定,通常稱為訓(xùn)練過程。這里我們介紹一種自動調(diào)節(jié)技術(shù)來訓(xùn)練這些權(quán)值。

  反向傳播學(xué)習技術(shù)是以最小均方(LMS)運算為基礎(chǔ)的,它是與斜率有關(guān)的搜索方法。學(xué)習過程可以從預(yù)置初始值開始,即將所有加權(quán)值(率)先設(shè)置為一個單位。當用這些權(quán)值得出的實際輸出與目標之間差別最小時,學(xué)習過程才算完成。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個規(guī)模不大的網(wǎng),所以訓(xùn)練過程不需要很長時間即可完成。通常僅需要5∽15秒。

5實驗結(jié)果

  測試裝備包括一個14V的電池作為負載和一個42V的直流源做電源。測試條件為:f=1∽5kHz,V1=42V和V2=-14V,L=0.3mH,R=3mΩ,體積=4000(in3),實測結(jié)果如表2所示。總的平均功率密度(PD)為27.8W/in3。這種電路的功率密度比經(jīng)典變換器的功率密度要高得多。經(jīng)典變換器的功率密度通常小于5W/in3。因為開關(guān)頻率很低,所以電磁干擾(EMI)很弱。

6結(jié)論

  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)已成功地應(yīng)用在二象限開關(guān)電感DC/DC變換器中,它克服了當導(dǎo)通常占空k為臨界值時所引起的系統(tǒng)運行不穩(wěn)定的不足,從而獲得一個平穩(wěn)的能量傳輸過程。實驗結(jié)果證實了我們的設(shè)計和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)技術(shù)的優(yōu)點。

表2不同頻率時的實測結(jié)果

 

L(mH) R(mΩ) f(kHz) k II(A) IO(A) IL(A) PI(W) PO(W) η(%) PD(W/in3)
0.3 3 1 0.3 280 653 933 11760 9146 77.7 2.58
0.3 3 1 0.4 1120 1680 2800 47040 23520 50 8.70
0.3 3 1 0.5 2333 2333 4666 98000 32666 33.3 16.11
0.3 3 1 0.6 3920 2613 6533 164640 36586 22.2 24.81
0.3 3 1 0.7 5880 2520 8400 246960 35280 14.2 34.80
0.3 3 1 0.8 8213 2053 10266 344960 28746 8.3 46.08
0.3 3 1 0.9 10920 1213 12133 458640 16986 3.7 58.65
0.3 3 3 0.3 280 653 933 11760 9146 77.7 2.58
0.3 3 3 0.4 1120 1680 2800 47040 23520 50 8.70
0.3 3 3 0.5 2333 2333 4666 98000 32666 33.3 16.11
0.3 3 3 0.6 3920 2613 6533 164640 36586 22.2 24.81
0.3 3 3 0.7 5880 2520 8400 246960 35280 14.2 34.80
0.3 3 3 0.8 8213 2053 10266 344960 28746 8.3 46.08
0.3 3 3 0.9 10920 1213 12133 458640 16986 3.7 58.65
0.3 3 5 0.3 280 653 933 11760 9146 77.7 2.58
0.3 3 5 0.4 1120 1680 2800 47040 23520 50 8.70
0.3 3 5 0.5 2333 2333 4666 98000 32666 33.3 16.11
0.3 3 5 0.6 3920 2613 6533 164640 36586 22.2 24.81
0.3 3 5 0.7 5880 2520 8400 246960 35280 14.2 34.80
0.3 3 5 0.8 8213 2053 10266 344960 28746 8.3 46.08
0.3 3 5 0.9 10920 1213 12133 458640 16986 3.7 58.65
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