基于微粒群算法的Buck-Boost矩阵变换器主电路参数优化

发布时间：2018-05-09 05:35

  本文选题：Buck-Boost矩阵变换器 + 微粒群算法　； 参考：《湖南科技大学学报(自然科学版)》2014年04期

【摘要】：鉴于Buck-Boost矩阵变换器输出电压波形的谐波失真度与其主电路参数直接相关,为此采用微粒群算法对其主电路参数进行优化.文中介绍了微粒群算法的基本原理,阐述了采用微粒群算法对BBMC主电路参数进行优化的具体设计方法,并利用Matlab/Simulink对其优化效果进行了仿真验证.结果表明,利用微粒群优化算法获得的主电路参数较传统计算方法获得的主电路参数其输出电压波形的谐波失真度更小,因而具有一定的应用价值.
[Abstract]:Since the harmonic distortion of the output voltage waveform of Buck-Boost matrix converter is directly related to its main circuit parameters, the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the main circuit parameters. This paper introduces the basic principle of particle swarm optimization (PSO), describes the design method of PSO to optimize the main circuit parameters of BBMC, and simulates the optimization effect by Matlab/Simulink. The results show that the harmonic distortion of the output voltage waveform of the main circuit parameters obtained by the particle swarm optimization algorithm is lower than that obtained by the traditional calculation method, so it has certain application value.
【作者单位】： 湖南科技大学先进矿山装备教育部工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51477047) 湖南省科技重大专项项目(2014FJ1004) 湖南省教育厅优秀青年科研项目(12B043)
【分类号】：TM46

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本文编号：1864799