当前位置:主页 > 科技论文 > 电气论文 >

基于升压和降压电路的智能控制的研究和实现

发布时间:2017-05-19 02:02

  本文关键词:基于升压和降压电路的智能控制的研究和实现,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近年随电力电子技术的发展及高效节能的趋势,开关电源也开始受到人们的青睐,越来越多的国家和科学家投入到对开关电源的研究热潮中,而目前研究的热点之一是关于开关电源变换器控制方法策略的研究。随着开关电源性能的不断提高,结构也越来越复杂,常规的建模方法和控制策略已经很难满足控制需求。比较常用的是一种结构简单,可靠性鲁棒性高的控制器,即PID控制器。常规PID控制器整定方法繁冗复杂,并且对控制对象的模型精确度要求较高,当控制对象结构发生变化后PID控制器不能自整定参数,自适应能力较差。本文所提出的智能控制算法可以对PID做出修正,可大大提高其可靠性,稳定性和自适应性。并且智能控制算法也是目前控制策略的研究趋势。本文研究内容主要有:首先,深入的研究了DC-DC变换器较典型的两种电路:升压电路Buck-Boost和降压电路Buck。分析了两种电路的拓扑结构和电路器件参数的计算方法;其次,详细的介绍了两种电路的模型建立以及基于幅相裕度法的单环电路和双环电路的常规PID控制器设计。基于传统PID控制器在模糊控制原理上设计升压和降压电路单双环模式的模糊PID控制器,并且在MATLAB/Simulink环境下对比PID控制器和模糊PID控制器的控制效果,结果证明了模糊PID控制器能不仅能改善传统PID控制器静态工作特性,也能够改善其动态特性,具有较好的自适应性,大大提高了系统的可靠性和稳定性;最后,以Buck电路为控制对象,基于STM32F105RBT6芯片设计了硬件平台。在所构建的实验平台上,对所设计的传统PID控制器和模糊PID进行了实验研究,实验结果验证了仿真结果,证明了智能控制算法的可行性,有效性,且对传统PID控制算法有较好的改良作用。
【关键词】:Buck-Boost Buck 智能控制 PID 模糊PID
【学位授予单位】:东华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM46
【目录】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-11
  • 第一章 绪论11-17
  • 1.1 引言11-12
  • 1.2 研究的背景和意义12
  • 1.3 常规控制和智能控制策略发展现状12-16
  • 1.3.1 常规控制策略发展现状12-13
  • 1.3.2 智能控制策略发展现状13-16
  • 1.4 论文主要内容及论文结构16-17
  • 第二章 升压和降压电路拓扑结构和模型建立17-31
  • 2.1 DC-DC变换器概述17-18
  • 2.2 升压电路和降压电路拓扑结构及参数计算18-26
  • 2.2.1 Buck电路拓扑结构及参数计算18-22
  • 2.2.2 Buck-Boost电路拓扑结构及参数计算22-26
  • 2.3 升压电路和降压电路模型的建立26-30
  • 2.3.1 Buck电路模型的建立27-28
  • 2.3.2 Buck-Boost电路模型的建立28-30
  • 2.4 本章小结30-31
  • 第三章 升压和降压电路的智能PID控制器设计31-65
  • 3.1 PID控制器概述31-33
  • 3.2 升压和降压电路的PID控制器设计33-46
  • 3.2.1 Buck电路PID控制器设计33-40
  • 3.2.2 Buck-Boost电路PID控制器设计40-46
  • 3.3 升压和降压电路的模糊PID控制器设计46-53
  • 3.3.1 模糊化接口设计47-49
  • 3.3.2 规则库设计49-51
  • 3.3.3 推理与解模糊接口设计51-53
  • 3.4 仿真结果研究53-64
  • 3.4.1 Buck电路单环PID与模糊PID仿真对比53-56
  • 3.4.2 Buck电路双环PI与模糊PI仿真对比56-58
  • 3.4.3 Buck-Boost电路单环PI与模糊PI仿真对比58-61
  • 3.4.4 Buck-Boost电路双环PI与模糊PI仿真对比61-64
  • 3.5 本章小结64-65
  • 第四章 智能控制算法的硬件和软件实现65-77
  • 4.1 基于ARM的系统硬件设计65-71
  • 4.1.1 Buck电路硬件设计65-67
  • 4.1.2 控制电路硬件设计67-68
  • 4.1.3 检测电路和分压电路硬件设计68-69
  • 4.1.4 驱动电路硬件设计69-70
  • 4.1.5 辅助电原硬件设计70-71
  • 4.2 智能控制算法软件设计71-76
  • 4.2.1 A/D转换子程序设计71-73
  • 4.2.2 模糊PID控制器子程序设计73-74
  • 4.2.3 PWM和过流检测子程序设计74-75
  • 4.2.4 主程序设计75-76
  • 4.3 本章小结76-77
  • 第五章 系统测试和调试77-83
  • 5.1 静态工作点测试78-79
  • 5.2 负载扰动测试79-80
  • 5.3 输入电压扰动测试80-82
  • 5.4 本章小结82-83
  • 第六章 总结和展望83-84
  • 攻读硕士学位期间取得的科研成果84-85
  • 参考文献85-89
  • 致谢89-90
  • 附录90-109

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张丽香;智能控制的发展前景及在电厂中的应用[J];电力学报;2002年04期

2 李刚,刘兴堂,徐安民;智能控制理论及发展[J];空军工程大学学报(自然科学版);2003年03期

3 ;第五届全球智能控制与自动化大会在杭州闭幕[J];电工技术学报;2004年07期

4 ;李祖枢教授获“第五届全球智能控制与自动化大会”大奖[J];重庆工学院学报;2004年05期

5 许向阳,张茂元,卢正鼎;智能控制综述[J];舰船电子工程;2004年05期

6 王伟;;智能控制的发展趋势与展望[J];精密制造与自动化;2008年03期

7 袁宇浩;张广明;;研究生“智能控制”课程教学探讨[J];中国电力教育;2010年07期

8 吴宏鑫,余四祥;航天器智能控制的研究和设计[J];航天控制;1992年04期

9 周晓兰;08 模糊逻辑在变速传动智能控制中的应用[J];电力情报;1995年03期

10 ;《智能控制》两新著出版[J];电光与控制;2014年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 郝健康;张明廉;;拟人智能控制在三级倒立摆中的应用[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(上册)[C];1995年

2 蔡自兴;;智能控制学科体系的初步框架[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年

3 黄苏南;邵惠鹤;;智能控制的定性分析[A];1994中国控制与决策学术年会论文集[C];1994年

4 杜云;薛增涛;田强;赵英宝;;智能控制特点分析与前景展望[A];中国自动化学会全国第九届自动化新技术学术交流会论文集[C];2004年

5 ;征文通知[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年

6 方彬;;智能控制与管理的工程化[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展(上册)[C];1999年

7 蔡自兴;;关于智能控制四元结构思想的讨论[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(上册)[C];1995年

8 王先来;;智能控制在工业过程中的应用[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(上册)[C];1995年

9 王行愚;胡琛;;智能控制与可拓控制[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(上册)[C];1995年

10 向健平;杨欣荣;;自主智能控制系统分析方法及其发展前景初探[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 刘承军;水厂铁矿精选机远程集中智能控制实验成功[N];中国冶金报;2007年

2 丁昌邋姜瑞;拓邦电子上市引领电子智能控制行业[N];上海证券报;2007年

3 本报记者 蒋家华;募集资金将破解成长瓶颈[N];中国证券报;2007年

4 安向琦;郑飞镀锌镀铬实现智能控制并线生产[N];中国航空报;2009年

5 本报记者 任诗芹 文霞平;全球智能控制与自动化大会在肥开幕[N];安徽日报;2000年

6 复旦大学电光源研究所 林燕丹邋宋贤杰;节能高效、智能控制成两大趋势[N];消费日报;2008年

7 本报记者 李一鹏;开发商眼中的ePower系统[N];中国房地产报;2012年

8 郑州轻工业学院 黄布毅 刘献心 胡智宏;分布智能控制是未来家电控制的主导模式[N];科技日报;2000年

9 米笑;企业网络走向安全和移动[N];中国计算机报;2003年

10 本刊记者 陈刚;引领云南家装新潮流 尽享智能控制新体验[N];云南经济日报;2008年

中国博士学位论文全文数据库 前9条

1 司垒;采煤机智能控制关键技术研究[D];中国矿业大学;2015年

2 刘宝;基于生物网络的智能控制系统及其应用[D];东华大学;2006年

3 秦品乐;船舶液货装卸智能控制系统关键技术研究[D];大连理工大学;2009年

4 杨斯博;基于自组织多Agent系统的智能控制与决策研究[D];天津大学;2012年

5 李妍妍;SVM理论及其在船舶机炉协调智能控制中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2007年

6 阎石;结构振动智能控制的人工神经网络与模糊逻辑方法研究[D];大连理工大学;2000年

7 童梅;智能控制在电力系统谐波抑制中的应用[D];浙江大学;2002年

8 鄂加强;铜精炼炉操作优化与智能控制应用研究[D];中南大学;2004年

9 王永军;拉弯精确成形智能控制技术研究[D];西北工业大学;2005年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 尹宝昌;地下矿主要生产系统智能控制的体系创建研究[D];西安建筑科技大学;2015年

2 陈冠洋;智能控制在LED实验室温湿度环境中的应用[D];江苏科技大学;2015年

3 陈勇军;浮船坞浮态研究及智能控制[D];上海交通大学;2014年

4 邓军;智能控制城市道路LED照明驱动系统的设计与实现[D];电子科技大学;2014年

5 赵志强;LED智能照明系统的研究与设计[D];南京理工大学;2014年

6 王m锸,

本文编号:377526


资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlidianqilunwen/377526.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户eb968***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com