基于神经网络PID的DC-DC变换器设计与仿真.pdf

《基于神经网络PID的DC-DC变换器设计与仿真》 在电力电子领域，DC-DC变换器是一种关键的功率转换设备，它广泛应用于大功率充电机、能源管理系统及电动汽车等领域。本文着重探讨了采用神经网络PID控制策略的移相全桥零电压零电流（ZVZCS）DC-DC变换器的设计与仿真。该变换器的优势在于能够减少开关损耗，提高工作效率，同时优化电磁兼容性。 移相全桥ZVZCS变换器由超前桥臂（G1和G3）和滞后桥臂（G2和G4）构成，其中超前桥臂在开关过程中实现零电压开关，而滞后桥臂通过隔直电容Cb实现零电流开关。这种拓扑结构能有效降低开关元件的应力，提升变压器的利用率。在实际应用中，由于系统的非线性特性，传统的PID控制器可能无法达到理想的控制效果。因此，本文引入了基于反向传播（BP）神经网络的PID控制策略，以增强控制系统的适应性和鲁棒性。 在控制系统设计中，首先确定了电路的主要参数，如输入电压537V，输出电压110V，输出功率5.5kW，开关频率200kHz等。选用的IGBT管IRG4PC50W具有较快的关断延时，而变压器变比、漏感、超前臂电容、死区时间等参数的选择都是为了确保软开关条件的满足。此外，输出滤波器和辅助电路的配置也是优化系统性能的关键。 在Buck变换器的小信号模型基础上，为了解决移相全桥ZVS变换器轻载时副边占空比丢失的问题，本文引入了变压器副边电压有效占空比的概念，构建了ZVZCS全桥变换器的小信号模型。通过这个模型，设计了对应的PID控制器。在神经网络PID控制中，BP神经网络用于学习和调整PID控制器的参数，以适应系统动态特性的变化。 借助于Matlab的Simulink工具箱，建立了完整的移相全桥ZVZCS变换器的主电路与控制系统仿真模型，并通过S函数实现神经网络PID控制功能。仿真结果证明了神经网络PID控制的有效性，能够显著改善系统的响应速度和稳定性，为实际工程应用提供了理论支持。 神经网络PID控制的引入不仅提升了DC-DC变换器的控制精度，还增强了系统的抗干扰能力。随着电池技术的快速发展和大功率充电机需求的增长，这种结合传统控制理论与深度学习方法的设计策略为电力电子领域的研究提供了新的思路和方向。未来的研究可以进一步探索更复杂的神经网络架构和优化算法，以应对更多样化的应用场景和更严格的性能指标。