基于隱式模型的預(yù)測(cè)控制及其在開關(guān)電源上的應(yīng)用.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，開關(guān)電源應(yīng)用的日益廣泛，人們對(duì)開關(guān)電源輸出電信號(hào)品質(zhì)要求越來越高，使得對(duì)開關(guān)電源的控制成為一個(gè)更加復(fù)雜且難以處理的技術(shù)問題。預(yù)測(cè)控制則為工業(yè)過程控制領(lǐng)域發(fā)展起來的一種計(jì)算機(jī)控制算法，是用于解決多變量、有約束、時(shí)變、時(shí)滯等復(fù)雜系統(tǒng)的控制，具有良好的魯棒性和穩(wěn)定性。因此，利用預(yù)測(cè)控制技術(shù)研究其在開關(guān)電源中的應(yīng)用具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。本文作了如下主要工作：
　　（1）對(duì)預(yù)測(cè)控制技術(shù)、開關(guān)電源的控制技術(shù)及開關(guān)電

2、源的預(yù)測(cè)控制等方面的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)目前開關(guān)電源的預(yù)測(cè)控制主要采用顯式預(yù)測(cè)控制策略，不適合于負(fù)載變化快速、大范圍變化等復(fù)雜應(yīng)用情況。
　?。?）根據(jù)開關(guān)電源難以建模的問題，本文提出開關(guān)電源非線性隱式建模方法，提出基于核空間遞推最小二乘算法（Kernel Recursive Least Square）的動(dòng)負(fù)載開關(guān)電源建模及基于RBF（Radial Basis Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)負(fù)載開關(guān)電源建模。采用MAE（Mean

3、 Absolute Error）和NRMSE（Normalized Root Mean Square Error）評(píng)價(jià)建模效果，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的MAE為0.075，NRMSE為0.064，而KRLS建模的MAE為0.1727， NRMSE為0.1144，顯然，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模優(yōu)于KRLS建模。
　?。?）根據(jù)開關(guān)電源無法實(shí)現(xiàn)精確控制的問題，本文提出基于隱式模型的開關(guān)電源非線性預(yù)測(cè)控制。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

4、，控制器采用GPC（Generalized Predictive Control）算法，針對(duì)純線性負(fù)載突變、輸入電壓突變和容性負(fù)載突變?nèi)N情況下實(shí)驗(yàn)，得出采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模預(yù)測(cè)控制相對(duì)于KRLS建模預(yù)測(cè)控制與線性預(yù)測(cè)控制輸出電壓波形具有最小的過沖和俯沖，由此得到，非線性建模預(yù)測(cè)控制方法可以獲得更好的控制性能。
　　綜上，本文基于非顯性式模型的開關(guān)電源非線性預(yù)測(cè)控制可以較好地解決開關(guān)電源中負(fù)載大范圍變化、大時(shí)延、電源波動(dòng)等情況下