电源技术中的DC/DC设计中控制系统的优化技巧资源-CSDN文库

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电源技术中的电源技术中的DC/DC设计中控制系统的优化技巧设计中控制系统的优化技巧

电源设计人员对于在设计过程中要作出的权衡及随之而来的问题都很清楚。设计控制器最大的难点之一就是要

在确保一个系统稳定的同时还要满足瞬时反应的严格要求。但是一般的设计人员在进行DC/DC设计中对于控制

系统和优化技巧可能并不太熟悉，也不太清楚哪些是最适合其设计需求的软件工具。下面就是一些你必须知道

的知识。　　理论　　很多目前可用的计算软件工具都包含了优化函数。运用算法可以看作是让描述系统的函

数解法与目标结果最为接近的方法。这个问题可以用下面的算术等式来表现：　　将χ,ξ,ξ最小化以实现　　

f(x) –权值 * ξ ≤ 目标结果　　取决于这些约束：　　c(x) ≤ 0 　　c

　　电源设计人员对于在设计过程中要作出的权衡及随之而来的问题都很清楚。设计控制器最大的难点之一就是要在确保一个

系统稳定的同时还要满足瞬时反应的严格要求。但是一般的设计人员在进行DC/DC设计中对于控制系统和优化技巧可能并不

太熟悉，也不太清楚哪些是最适合其设计需求的软件工具。下面就是一些你必须知道的知识。

　　理论

　　很多目前可用的计算软件工具都包含了优化函数。运用算法可以看作是让描述系统的函数解法与目标结果最为接近的方

法。这个问题可以用下面的算术等式来表现：

　　将χ,ξ,ξ最小化以实现

　　f(x) –权值 * ξ ≤ 目标结果

　　取决于这些约束：

　　c(x) ≤ 0

　　ceq(x) = 0

　　Ax ≤ b

　　Aeqx = beq

　　lb ≤ x ≤ up

　　上面的公式可以看作是一个最小化问题，从权值? ξ可以看出，这里有一定的宽松度。宽松度是指超出目标或未达到目标

的程度。宽松度的大小取决于“权值”向量中的进项。如果必须完全准确地达到某个目标结果，可以将该目标函数的权值设为

零。这些限制条件可以看作是问题解法的可行区域。比如，电阻和电容不能有负值。因此，如果x是一个代表电路中电阻和电

容的向量，我们就可以将下限（Ib）设为零。

　　序列二次规划算法(SQP)[1]是一个经常被用来解决约束型多目标优化问题的算法。SQP算法可以看作是牛顿解法的一种变

体，并在几次反复后收敛。这一算法被执行在MATLAB的fgoalattain函数中，简化了一个优化程序的开发。

　　软件执行

　　执行于MATLAB fgoalattain函数中的SQP算法有多个输入变量，包括要优化的函数、初值、目标、目标权值、约束和各种

选项来显示目标达到进展或出口条件。要在MATLAB中执行fgoalattain函数，可以采用以下形式：

　　[x, fval, attainfactor] = fgoalattain(fun, x0, 目标, 权值, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options)

　　以一个控制器设计为例，输入变量fun是一个MATLAB函数，可以返回一个闭路开关模式电源的过冲、上升时间和稳定性

测量值等参数。输入变量x0是控制器初值，可以利用标准法则来计算[2]。权值的选择可以以设计目标的相关重要性作为依

据。若要完全实现设计目标，可以将可变权值设为和目标向量绝对值相等。如果一个权值被设为零，就会被当作一个硬约束，

而结算器会对该目标进行排序。

　　输入变量A, b, Aeq, beq, lb, up和nonlcon都是在上一章节中所提到过的约束。这些约束值取决于设计人员能够应付的设计

空间。如果一个约束被忽视，就会有一套括号"[]"被填充到它的位置。输入变量options让结算器的多个内部参数可以同时显示

到指令窗口。利用这一特性可以帮助我们确认某个特殊计算的进程。

　　为了方便说明，我们来看看下面的简单示例，其中目标是极点位置。假设一个系统由下面的转移函数来表示：

　　其中a是某个设计参数

　　假设设计目标是使系统的极点s = –1 rps, –10 rps和 –100 rps。这可以通过下面的代码来完成：

　　函数 a= root_loc

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