软开关DC-DC变换器的PID神经网络控制研究
发布时间：2021-04-21 15:04
智能控制的发展对控制方法提出了更高的要求,神经网络的引入为智能控制搭建了新的平台,极大地推动了智能控制领域的研究与发展。在现代控制应用中,由于复杂系统采用传统控制方法不能满足控制要求,神经网络弥补了复杂系统控制的缺陷,使得应用传统控制方法难以解决的控制问题得到改善。软开关DC-DC变换器具有参数不确定性和非线性特性,应用传统方法控制凸显出不足,本文以软开关DC-DC变换器为研究对象,对其进行PID神经网络控制研究。本文详细分析了软开关DC-DC变换器的组成、结构以及特性,以典型Buck型ZCS QRC电路为例,对软开关DC-DC变换器进行理论分析。文中依据高频网络平均法构造了ZCS QRC的等效电路,并以此为基础建立了变换器的状态方程和小信号数学模型。首先,本文针对常规PID控制方法的缺陷与局限性,设计了神经网络间接整定PID控制器,通过仿真说明系统动态性能改善较小。其次,本文对控制器的BP网络层数、神经元节点数以及连接权重初值选取无规则缺点,采用神经网络直接整定PID控制（PIDNN）,使系统动态性能得到很大提高,但仍存在不足。最后,本文在PIDNN控制基础上,提出基于RBF网络辨识...
【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 软开关DC-DC变换器控制
1.2.1 国外软开关DC-DC变换器研究现状
1.2.2 国内软开关DC-DC变换器研究现状
1.2.3 软开关DC-DC变换器控制方法研究进展
1.3 神经网络的发展及研究现状
1.4 本课题研究的主要内容
第2章 基础理论
2.1 神经元模型
2.2 神经网络理论知识
2.2.1 BP神经网络
2.2.2 RBF神经网络
2.3 神经网络整定PID控制
2.3.1 PID控制及其缺陷
2.3.2 神经网络整定PID控制系统
2.4 本章小结
第3章 软开关DC-DC变换器的数学建模
3.1 软开关DC-DC变换器拓扑结构
3.2 软开关DC-DC变换器原理分析
3.3 软开关DC-DC变换器的小信号建模
3.4 本章小结
第4章 软开关DC-DC变换器的PID神经网络控制
4.1 常规PID控制
4.2 神经网络整定的PID控制
4.2.1 神经网络间接整定PID控制器设计
4.2.2 系统仿真
4.2.3 神经网络直接整定PID控制器设计
4.2.4 系统仿真
4.3 基于RBF网络辨识的PIDNN控制
4.3.1 基于RBF网络辨识的PIDNN控制器设计
4.3.2 系统仿真
4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RBF和PID的混合控制器设计[J]. 张涛,赵龙阳,党选举. 微电机. 2014(12)
[2]非线性PID自学习控制方法研究[J]. 曾喆昭,贺莹,张畅,李霖. 计算机工程. 2014(10)
[3]DC/DC降压变换器非线性控制及纹波补偿策略[J]. 卢伟国,赵乃宽,郎爽,刘宿城,周雒维. 中国电机工程学报. 2013(33)
[4]基于神经网络PID控制的颗粒物料称量系统[J]. 谢宇,韩保红,段云龙. 国外电子测量技术. 2013(09)
[5]恒流充电电源智能控制器的开发与研制[J]. 常越,张蕾. 电源学报. 2013(03)
[6]一种ZVZCS软开关电源的应用[J]. 许胜辉,魏岚婕. 电源技术. 2013(04)
[7]基于PID神经网络的研究和改进[J]. 卢萍,金朝永. 自动化仪表. 2012(08)
[8]RBF网络自整定PID控制在网络化控制系统中的应用[J]. 葛锁良,杨旭玮,张亚东. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2011(10)
[9]准谐振开关变换器新的建模方法[J]. 曹文思,郑盾,巩鲁洪,邱道尹. 电力自动化设备. 2011(07)
[10]基于Matlab的ZCS PWM DC/DC变换器的建模及仿真[J]. 杨枫. 电子科技. 2010(10)
硕士论文
[1]电液伺服系统PID神经网络控制策略研究与应用[D]. 李拓彬.中南大学 2013
[2]BP神经网络的研究分析及改进应用[D]. 李友坤.安徽理工大学 2012
[3]开关电源节能技术[D]. 张轶.南京理工大学 2012
[4]低压DC-DC变换器设计与应用[D]. 吴军蔚.浙江大学 2011
[5]基于改进RBF神经网络的PID控制[D]. 裴雪红.哈尔滨理工大学 2010
[6]基于PID神经网络的液压AGC辊缝控制[D]. 范玉涛.哈尔滨理工大学 2010
[7]RBF神经网络整定PID控制直线永磁同步电机的研究[D]. 曹文霞.合肥工业大学 2009
本文编号：3151981
【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 软开关DC-DC变换器控制
1.2.1 国外软开关DC-DC变换器研究现状
1.2.2 国内软开关DC-DC变换器研究现状
1.2.3 软开关DC-DC变换器控制方法研究进展
1.3 神经网络的发展及研究现状
1.4 本课题研究的主要内容
第2章 基础理论
2.1 神经元模型
2.2 神经网络理论知识
2.2.1 BP神经网络
2.2.2 RBF神经网络
2.3 神经网络整定PID控制
2.3.1 PID控制及其缺陷
2.3.2 神经网络整定PID控制系统
2.4 本章小结
第3章 软开关DC-DC变换器的数学建模
3.1 软开关DC-DC变换器拓扑结构
3.2 软开关DC-DC变换器原理分析
3.3 软开关DC-DC变换器的小信号建模
3.4 本章小结
第4章 软开关DC-DC变换器的PID神经网络控制
4.1 常规PID控制
4.2 神经网络整定的PID控制
4.2.1 神经网络间接整定PID控制器设计
4.2.2 系统仿真
4.2.3 神经网络直接整定PID控制器设计
4.2.4 系统仿真
4.3 基于RBF网络辨识的PIDNN控制
4.3.1 基于RBF网络辨识的PIDNN控制器设计
4.3.2 系统仿真
4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RBF和PID的混合控制器设计[J]. 张涛,赵龙阳,党选举. 微电机. 2014(12)
[2]非线性PID自学习控制方法研究[J]. 曾喆昭,贺莹,张畅,李霖. 计算机工程. 2014(10)
[3]DC/DC降压变换器非线性控制及纹波补偿策略[J]. 卢伟国,赵乃宽,郎爽,刘宿城,周雒维. 中国电机工程学报. 2013(33)
[4]基于神经网络PID控制的颗粒物料称量系统[J]. 谢宇,韩保红,段云龙. 国外电子测量技术. 2013(09)
[5]恒流充电电源智能控制器的开发与研制[J]. 常越,张蕾. 电源学报. 2013(03)
[6]一种ZVZCS软开关电源的应用[J]. 许胜辉,魏岚婕. 电源技术. 2013(04)
[7]基于PID神经网络的研究和改进[J]. 卢萍,金朝永. 自动化仪表. 2012(08)
[8]RBF网络自整定PID控制在网络化控制系统中的应用[J]. 葛锁良,杨旭玮,张亚东. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2011(10)
[9]准谐振开关变换器新的建模方法[J]. 曹文思,郑盾,巩鲁洪,邱道尹. 电力自动化设备. 2011(07)
[10]基于Matlab的ZCS PWM DC/DC变换器的建模及仿真[J]. 杨枫. 电子科技. 2010(10)
硕士论文
[1]电液伺服系统PID神经网络控制策略研究与应用[D]. 李拓彬.中南大学 2013
[2]BP神经网络的研究分析及改进应用[D]. 李友坤.安徽理工大学 2012
[3]开关电源节能技术[D]. 张轶.南京理工大学 2012
[4]低压DC-DC变换器设计与应用[D]. 吴军蔚.浙江大学 2011
[5]基于改进RBF神经网络的PID控制[D]. 裴雪红.哈尔滨理工大学 2010
[6]基于PID神经网络的液压AGC辊缝控制[D]. 范玉涛.哈尔滨理工大学 2010
[7]RBF神经网络整定PID控制直线永磁同步电机的研究[D]. 曹文霞.合肥工业大学 2009
本文编号：3151981
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3151981.html
教材专著
