基于改进神经网络算法控制开关电源的研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

(昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500)

作者简介:

张淼(1993-),男,硕士研究生,主要从事数字开关电源方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

云南省教育厅科学研究基金项目(2019Y0035)(超高频低延时功率管关键技术研究)资助 项目 (昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500)


Research on controlling switching power supply based on improved neural network algorithm
Author:
Affiliation:

(Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming,650500,Yunnan,China)

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对数字开关电源的控制策略问题,提出一种改 进共轭梯度算法的BP神经网络PID 控制系统。以BUCK变换器为研究对象,在BP神经网络PID算法的基础上,通过改进共轭梯 度算法优化控制系统的调节时间和恢复速度,以提高数字开关电源系统的控制性能和输出性 能。基于MATLAB软件完成系统建模进行仿真研究。结果表明:改进后的控制系统比改进前 的调节时间提高0.03 s,超调量降低10%,恢 复时间缩短0.03 s。从理论上验证了改进共轭 梯度算法的BP神经网络PID控制系统在响应时间上更短,超调量更低,抗干扰能力更强。

    Abstract:

    Aiming at the control strategy of digital switching power supply,a BP neural network PID control system with improved conjugate gradient algorithm is proposed.Takin g BUCK converter as the research object,on the basis of BP neural network,the regulat ion time and recovery speed of the control system are optimized by improving conjugate gradient algori thm and combined with PID algorithm,in order to achieve the optimization of the control performa nce and output performance of the digital switching power supply system.At the same time,base d on the MATLAB platform to complete the system modeling,The BP neural network PID control syst em and the BP neural network PID control system with improved conjugate gradient algorithm wer e simulated by MATLAB software.The results show that the adjustment time of the improved contr ol system is 0.03s higher,the overshoot is 10% lower,The rise time is 0.015s lower than bef ore improvement, and the recovery time is 0.03s shorter than that before the improvement.It is v erified theoretically that the BP neural network PID control system with improved conjugate gradient a lgorithm has shorter response time,lower overshot and stronger anti-interference ability th an BP neural network control system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张淼,陈颀,谢佳明.基于改进神经网络算法控制开关电源的研究[J].光电子激光,2021,32(4):349~355

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2020-09-09
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2021-04-22
  • 出版日期:
文章二维码