基于BP算法的移相全桥逆变器的研究
发布时间：2021-05-15 20:53
进入21世纪以来,随着经济的快速发展,钢铁的需求愈来愈大,这也就刺激焊接设备的不断更新换代,传统焊接设备由于体积笨重、效率低而且会产生较多毛刺以及发生飞溅等现象而逐渐被淘汰,高效率、模块化、智能化焊接设备已然广泛应用于当前工业生产,所以以逆变器技术为核心的焊接设备更是未来的发展趋势。与此同时,随着社会发展的加快,人们对于新能源的需求也越来越大,其中最大的需求就是居民用电,目前主流的新能源发电包括风力、水力、潮汐,而光伏并网发电相对于这些发电方式有很大的优势,而解决光伏并网最主要的问题就是有关逆变器以及如何避免孤岛效应而接入家庭电网的问题,这也是目前在逆变器研究上比较主流的方向之一。本课题研究的是优化的BP网络算法逆变器,相比于传统逆变器更具有研究价值,能够更好的控制逆变器的输出,发挥出最大的工作效能。它的高效和高功率（小型化）是国际弧焊逆变器主要的追求目标之一。传统的逆变器由于采用的是线性PID控制,导致其控制精度比较弱,为了很好的解决这个问题,在研究新型逆变器时加入了优化的BP网络算法,通过对网络的训练与学习来达到减少误差至最小的目的。文中对于控制逆变器的核心部分采用功率全桥,通过对...
【文章来源】：江苏科技大学江苏省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景与研究意义
1.2 逆变器的发展现状与趋势
1.3 本课题的研究内容
第2章 逆变器控制方案的选择
2.1 逆变器的系统结构及原理
2.2 逆变器控制器主电路的选择
2.2.1 逆变器开关器件的选择
2.2.2 逆变器主电路的拓扑结构选择
2.2.3 PS-PWM控制技术选择
2.2.4 开关技术的研究
2.3 系统控制芯片的选择
2.4 移相全桥SPWM软开关技术的原理
2.5 本章小结
第3章 BP神经网络智能控制算法的研究
3.1 BP神经网络PID控制理论
3.1.1 神经网络结构模型
3.1.2 BP神经网络数学原理以及学习过程
3.2 BP神经网络PID的结构及算法
3.3 本章小结
第4章 逆变器系统仿真
4.1 仿真软件
4.2 逆变器BP神经网络控制算法的系统仿真
4.2.1 逆变器IGBT和其并联电容的选择
4.2.2 谐振电感及阻断电容的的参数计算
4.2.3 输出整流二极管及滤波电感的选择
4.2.4 仿真波形与结果分析
4.3 本章小结
第5章 逆变器硬件电路的设计
5.1 逆变器控制系统原理
5.2 硬件电路设计
5.2.1 IGBT全桥逆变电路
5.2.2 IGBT的驱动电路
5.2.3 采集电路设计
5.2.4 键盘、显示的电路设计
5.3 本章小结
第6章 逆变器控制软件设计
6.1 软件系统的总体设计
6.1.1 主程序的设计
6.1.2 初始化程序的设计
6.1.3 中断程序的设计
6.1.4 定时器中断程序的设计
6.1.5 采样中断的程序设计
6.1.6 键盘扫描程序的设计
6.1.7 液晶显示的程序设计
6.2 实验调试与结果
6.3 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
附录 单个神经元部分代码
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DSP的高频逆变电阻点焊电源的研究[J]. 曾敏,魏良红,马成,曹彪. 机械工程学报. 2011(06)
[2]开关电源的数字控制技术研究[J]. 罗刚,高荣,江书勇. 实验科学与技术. 2009(02)
[3]数字开关电源技术的发展分析[J]. 刘志春,苏震,李世诚,袁文. 舰船电子工程. 2009(01)
[4]试论开关电源技术的发展[J]. 雷媛媛,吴胜益. 通信电源技术. 2008(04)
[5]逆变式焊机的应用与发展[J]. 刘成龙. 科技信息(科学教研). 2007(30)
[6]开关电源原理及发展方向[J]. 王予,张培,胡海如. 中国科技信息. 2007(14)
[7]开关电源的原理和发展趋势[J]. 王学智. 黑龙江科技信息. 2007(11)
[8]基于PSO的神经网络在传感器数据融合中的应用[J]. 高艳丽,刘诗斌. 传感技术学报. 2006(04)
[9]弧焊电源的数字化控制技术[J]. 吴开源,黄石生,李阳,陆沛涛. 半导体技术. 2005(01)
[10]SIMULATION AND EXPERIMENTATION OF THE ARC WELDING INVERTER USING THE SOFT SWITCHING TECHNIQUE[J]. Chen ShujunCollege of Mechanical Engineering &Applied Electronics Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100022, ChinaWang JunCollege of Material Scienceand Engineering,Hebei University of Scienceand Technology,Shijiazhuang 050054, ChinaHuang Pengfei Lu YaohuiYin ShuyanCollege of Mechanical Engineering &Applied Electronics Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100022, China. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2004(01)
硕士论文
[1]弧焊逆变电源数字控制软开关技术的研究[D]. 戚鹏.北京工业大学 2010
[2]基于模糊神经网络的智能PID控制器研究与设计[D]. 安军涛.武汉理工大学 2010
[3]基于DSP的软开关弧焊逆变电源控制系统及其仿真研究[D]. 卜士瑞.合肥工业大学 2010
[4]滞后臂串联二极管的ZVZCS移相全桥变换器研究[D]. 芮骐骅.合肥工业大学 2010
[5]20KHZ、90KVA逆变点焊电源的研究[D]. 邱祁.北京工业大学 2009
[6]数字化移相全桥ZVZCS直流变换器的研究[D]. 李桂丹.哈尔滨理工大学 2009
[7]基于DSP的移相全桥ZVZCS直流变换器研究[D]. 张小华.哈尔滨理工大学 2008
[8]软开关电源设计与仿真研究[D]. 周志军.武汉大学 2004
本文编号：3188318
【文章来源】：江苏科技大学江苏省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景与研究意义
1.2 逆变器的发展现状与趋势
1.3 本课题的研究内容
第2章 逆变器控制方案的选择
2.1 逆变器的系统结构及原理
2.2 逆变器控制器主电路的选择
2.2.1 逆变器开关器件的选择
2.2.2 逆变器主电路的拓扑结构选择
2.2.3 PS-PWM控制技术选择
2.2.4 开关技术的研究
2.3 系统控制芯片的选择
2.4 移相全桥SPWM软开关技术的原理
2.5 本章小结
第3章 BP神经网络智能控制算法的研究
3.1 BP神经网络PID控制理论
3.1.1 神经网络结构模型
3.1.2 BP神经网络数学原理以及学习过程
3.2 BP神经网络PID的结构及算法
3.3 本章小结
第4章 逆变器系统仿真
4.1 仿真软件
4.2 逆变器BP神经网络控制算法的系统仿真
4.2.1 逆变器IGBT和其并联电容的选择
4.2.2 谐振电感及阻断电容的的参数计算
4.2.3 输出整流二极管及滤波电感的选择
4.2.4 仿真波形与结果分析
4.3 本章小结
第5章 逆变器硬件电路的设计
5.1 逆变器控制系统原理
5.2 硬件电路设计
5.2.1 IGBT全桥逆变电路
5.2.2 IGBT的驱动电路
5.2.3 采集电路设计
5.2.4 键盘、显示的电路设计
5.3 本章小结
第6章 逆变器控制软件设计
6.1 软件系统的总体设计
6.1.1 主程序的设计
6.1.2 初始化程序的设计
6.1.3 中断程序的设计
6.1.4 定时器中断程序的设计
6.1.5 采样中断的程序设计
6.1.6 键盘扫描程序的设计
6.1.7 液晶显示的程序设计
6.2 实验调试与结果
6.3 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
附录 单个神经元部分代码
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DSP的高频逆变电阻点焊电源的研究[J]. 曾敏,魏良红,马成,曹彪. 机械工程学报. 2011(06)
[2]开关电源的数字控制技术研究[J]. 罗刚,高荣,江书勇. 实验科学与技术. 2009(02)
[3]数字开关电源技术的发展分析[J]. 刘志春,苏震,李世诚,袁文. 舰船电子工程. 2009(01)
[4]试论开关电源技术的发展[J]. 雷媛媛,吴胜益. 通信电源技术. 2008(04)
[5]逆变式焊机的应用与发展[J]. 刘成龙. 科技信息(科学教研). 2007(30)
[6]开关电源原理及发展方向[J]. 王予,张培,胡海如. 中国科技信息. 2007(14)
[7]开关电源的原理和发展趋势[J]. 王学智. 黑龙江科技信息. 2007(11)
[8]基于PSO的神经网络在传感器数据融合中的应用[J]. 高艳丽,刘诗斌. 传感技术学报. 2006(04)
[9]弧焊电源的数字化控制技术[J]. 吴开源,黄石生,李阳,陆沛涛. 半导体技术. 2005(01)
[10]SIMULATION AND EXPERIMENTATION OF THE ARC WELDING INVERTER USING THE SOFT SWITCHING TECHNIQUE[J]. Chen ShujunCollege of Mechanical Engineering &Applied Electronics Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100022, ChinaWang JunCollege of Material Scienceand Engineering,Hebei University of Scienceand Technology,Shijiazhuang 050054, ChinaHuang Pengfei Lu YaohuiYin ShuyanCollege of Mechanical Engineering &Applied Electronics Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100022, China. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2004(01)
硕士论文
[1]弧焊逆变电源数字控制软开关技术的研究[D]. 戚鹏.北京工业大学 2010
[2]基于模糊神经网络的智能PID控制器研究与设计[D]. 安军涛.武汉理工大学 2010
[3]基于DSP的软开关弧焊逆变电源控制系统及其仿真研究[D]. 卜士瑞.合肥工业大学 2010
[4]滞后臂串联二极管的ZVZCS移相全桥变换器研究[D]. 芮骐骅.合肥工业大学 2010
[5]20KHZ、90KVA逆变点焊电源的研究[D]. 邱祁.北京工业大学 2009
[6]数字化移相全桥ZVZCS直流变换器的研究[D]. 李桂丹.哈尔滨理工大学 2009
[7]基于DSP的移相全桥ZVZCS直流变换器研究[D]. 张小华.哈尔滨理工大学 2008
[8]软开关电源设计与仿真研究[D]. 周志军.武汉大学 2004
本文编号：3188318
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3188318.html
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