一种基于遗传算法和DC-DC变换器建模的参数优化设计方法技术

本发明专利技术涉及DC‑DC变换器的参数优化设计领域，尤其是一种基于遗传算法和DC‑DC变换器建模的参数优化设计方法，选取DC‑DC变换器的基本拓扑中的电感、电容以及负载电阻作为主要优化参数，采用遗传算法结合DC‑DC变换器建模对参数进行优化设计。衡量DC‑DC变换器工作性能的指标有纹波、阻尼系数等，这些指标可以根据设计需要通过建模得出。该方法有利于对DC‑DC变换器进行参数优化设计，在满足性能要求的前提下，提高设计效率，节约设计成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法和DC-DC变换器建模的参数优化设计方法
本专利技术涉及DC-DC变换器参数优化设计领域，尤其涉及一种基于遗传算法的DC-DC变换器建模的参数优化设计方法。
技术介绍
近年来，随着开关电源技术研究和功率器件的发展，越来越多的关于开关变换器的研究和优化技术得到了越来越多的重视和发展。DC-DC变换器将一个固定的直流电压变换为可变的直流电压，这种技术被广泛的应用于无轨电车、地铁、列车、LED照明、计算机、办公自动化设备、军事、航天等各个领域，涉及到国民经济的各行各业。DC-DC变换器优势在于能使控制系统具有更加平稳、快速相应的性能，同时又能起到节约电能的效果。随着世界能源需求的持续增长以及能源形势的持续恶化，节约能源，提高能源利用率得到了越来越多的重视，而DC-DC变换器能够实现在保持较高的电路性能的前提下，大幅度的提高电能利用率。DC-DC变换器参数优化是指对电路结构中的电感、电容、负载电阻等参数在设计阶段进行优化，满足设计要求，得到较为合适的参数设计方案。这一概念自DC-DC变换器诞生以来就一直得到相关研究人员的重视。DC-DC变换器各个性能之间的优异是相冲突的，并不是一致性，而且变换器系统属于非线性系统，这使得DC-DC变换器参数优化是个具有多目标性、不确定性、非线性和多阶段性特点的复杂优化问题在传统的建模设计优化方法中很难得到效果良好的参数设计。目前并没有具体的参数设计方法使得变换器的各个性能指标(如效率、纹波、稳定性、抗扰动能力等)之间达到很好的平衡。在DC-DC变换器设计阶段通常会对其进行建模分析，建模方式各不相同。如图1所示为统一电路模型。包括一个等效电压源1，值为一个等效电流源2，值为一个等效电压源3，值为一个互感4，线圈比为1:M(D)；一个等效电感5，值为Le；一个电容6值为C；一个负载电阻7值为R。基本DC-DC变换器统一电路模型参数见表1：由统一电路模型又可推导出各种变换器的输入和控制对输出的传递函数。如表2：通过建模可以得到各个性能指标与参数的关系。有些性能指标还可以直接通过基本拓扑工作的过程进行数学分析直接得到。如图2所示为一个BUCK型DC-DC变换器的电路基本拓扑结构。包括一个直流电源1，一个功率开关器件2，一个电感3，一个电容4，一个负载电阻5，一个二极管6。如图3所示，为BUCK变换器工作在功率开关为开的状态，直流电源导通形成回路，有电流流过电感L，电流线性增加，在负载R上流过电流也线性增加，同时对电容C充电。如图4所示，为BUCK变换器工作在功率开关为关的状态，直流电源断开，由于电感L的工作特性，保持电感电流不变。此时，电容C释放前一阶段充的电量，保持负载R两端的输出电压。两个状态持续交替，负载R两端的输出电压逐渐上升，直到开关开状态电容C所存储的电量刚好平衡负载R在开关关状态下输出电压所需的电量，变换器稳定工作。导通时其实为一个二阶系统，其时域模型为：式中，Vin为电源电压，VO为输出电压，阻尼比：流经电容的电流ic是电感电流iL减去输出电流IO，纹波电压为ic对电容充电产生的电压ΔVO，当变换器稳定工作的时候有：式中，D2为关断时间占空比，TS为开关周期。通过上述等式，得到阻尼系数和纹波率的结果实际设计中我们希望纹波率越小越好，阻尼系数通常在0.4-0.8之间系统表现出良好的瞬态响应，通常设计人员是凭借以往实际设计经验，不停的给定L、C、R通过仿真得到电路工作的瞬态结果，反复进行尝试。这样做，很难得到最优的结果。遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机搜索方法。如果能将变换器的L、C、R作为输入，将性能参数作为输出，运用遗传算法，将能够得到电路的最优参数。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于遗传算法和DC-DC变换器建模的参数优化设计方法，该方法有利于对DC-DC变换器参数进行优化设计，从而提高变换器的性能指标和节约设计成本。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：(1)：选取DC-DC变换器基本拓扑电路中的电感L、电容C和电阻R作为影响变换器最终工作性能指标的优化变量，每一组电感L、电容C和电阻R的取值作为种群中的一个个体，定义I＝(LCR)，设置进化代数计数器t＝0，设置最大进化代数T，进化初始化，产生初始种群；(2)：定义适应函数：定义一个函数适应度函数F(I)，用于计算步骤(1)得到的初始种群P(t)中各个个体的适应度F(I)，衡量DC-DC变换器性能指标；(3)：对初始种群中的每个个体进行二进制编码，将参数表示为基于字符集{0，1}构成的染色体位串，然后对染色体进行遗传操作，所述遗传操作包括选择、杂交和变异；(3.1)选择：计算出当代种群中每个个体的适应度值，然后将当代种群中所有个体(假设共M个)按适应度fi与所有适应度值之和所成比例的依次组成一个圆形的轮盘，随机转动轮盘中心的指针，当指针停下来的时候，指针所指向的个体就是被选中的个体。将转动M次，选出M个个体后代；(3.2)杂交：首先在当代种群中随机抽取两个要交配的个体，作为交叉操作的父个体。对匹配的位串进行杂交繁殖，产生一对新的位串(即基因)；具体操作过程如下：设个体的基因长度为N，在[0,N]的范围内，随机地选取一个整数值K作为杂交位置，配对个体在杂交位置处相互交换[K,N]的部分，从而形成新的一对个体；(3.3)变异：定义一个变异算子，对个体进行小概率的替换，即将变异算子作用于群体，使群体中的个体的某些基因值做变动，产生新的等位基因；(4)：对新的种群中的每个个体计算其适应度函数F(I)将新种群中不符合限制条件的个体软色体进行编码修正，对初始种群P(t)进行适应度fi计算，对其适应度进行评价，判断是否需要继续进行遗传操作；若否，转到步骤(5)；若是，返回步骤(3)；(5)：把在后代中出现的最高适应度F(I)的个体作为遗传算法进行的结果，记录该个体的参数I，即电感L、电容C和电阻R的取值，这组取值可能是优化问题的解。(6)：对个体进行二进制解码，选取个体，用DC-DC变换器建模的基本理论和变换器的工作原理对变换器性能进行计算，得到每个个体的输出性能指标，选取优化后的参数；本专利技术中，步骤(2)中适应度函数的选取依据所要优化的性能指标进行设定，按如下步骤进行：(2.1)确定要优化的性能指标，对变换器进行建模，确定参数对其关系；(2.2)结合参数与性能指标的关系，合理取舍性能优先顺序或权重，设置与之相映射的适应度函数。本专利技术的有益效果是：利用DC-DC变换器小信号建模方法得到了变换器的传输函数，进而得到了变换器的参数电感L、电容C和电阻R对于DC-DC开关变换器性能指标，利用遗传算法结合变换器工作特性，得到了变换器参数选取的最优解。从而为DC-DC变换器的新型设计方法奠定基础，可以通过优化设计求得的参数设计方案提高变换器的整体工作性能指标，并节约设计成本，提高设计效率。附图说明图1是DC-DC变换器统一电路模型；图2是BUCK型DC-DC变换器的电路拓扑图；图3是BUCK型变换器工作在功率开关导通状态的示意图；图4是BUCK型变换器工作在功率开关断开状态的示意图；图5是主程序遗传算法流程图。图中标号：图1中1等效电压源，2等效电流源，3等效电压源，4互感，5等效电感，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法和DC‑DC变换器建模的参数优化设计方法，其特征在于其步骤如下：(1)：选取DC‑DC变换器基本拓扑电路中的电感L、电容C和电阻R作为影响变换器最终工作性能指标的优化变量，每一组电感L、电容C和电阻R的取值作为种群中的一个个体，定义I＝(L C R)，设置进化代数计数器t＝0，设置最大进化代数T，进化初始化，产生初始种群；(2)：定义适应函数：定义一个函数适应度函数F(I)，用于计算步骤(1)得到的初始种群P(t)中各个个体的适应度F(I)，衡量DC‑DC变换器性能指标；(3)：对初始种群中的每个个体进行二进制编码，将参数表示为基于字符集{0，1}构成的染色体位串，然后对染色体进行遗传操作，所述遗传操作包括选择、杂交和变异；(3.1)选择：计算出当代种群中每个个体的适应度值，然后将当代种群中所有个体(假设共M个)按适应度F(I)与所有适应度值之和所成比例的依次组成一个圆形的轮盘，随机转动轮盘中心的指针，当指针停下来的时候，指针所指向的个体就是被选中的个体，将转动M次，选出M个个体后代；(3.2)杂交：首先在当代种群中随机抽取两个要交配的个体，作为交叉操作的父个体，对匹配的位串进行杂交繁殖，产生一对新的位串(即基因)；具体操作过程如下：设个体的基因长度为N，在[0,N]的范围内，随机地选取一个整数值K作为杂交位置，配对个体在杂交位置处相互交换[K,N]的部分，从而形成新的一对个体；(3.3)变异：定义一个变异算子，对个体进行小概率的替换，即将变异算子作用于群体，使群体中的个体的某些基因值做变动，产生新的等位基因；(4)：对新的种群中的每个个体计算其适应度函数F(I)将新种群中不符合限制条件的个体软色体进行编码修正，对初始种群P(t)进行适应度F(I)计算，对其适应度进行评价，判断是否需要继续进行遗传操作；若否，转到步骤(5)；若是，返回步骤(3)；(5)：把在后代中出现的最高适应度F(I)的个体作为遗传算法进行的结果，记录该个体的参数I，即电感L、电容C和电阻R的取值，这组取值可能是优化问题的解；(6)：对个体进行二进制解码，选取个体，用DC‑DC变换器建模的基本理论和变换器的工作原理对变换器性能进行计算，得到每个个体的输出性能指标，选取优化后的参数。...

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法和DC-DC变换器建模的参数优化设计方法，其特征在于其步骤如下：(1)：选取DC-DC变换器基本拓扑电路中的电感L、电容C和电阻R作为影响变换器最终工作性能指标的优化变量，每一组电感L、电容C和电阻R的取值作为种群中的一个个体，定义I＝(LCR)，设置进化代数计数器t＝0，设置最大进化代数T，进化初始化，产生初始种群；(2)：定义适应函数：定义一个函数适应度函数F(I)，用于计算步骤(1)得到的初始种群P(t)中各个个体的适应度F(I)，衡量DC-DC变换器性能指标；(3)：对初始种群中的每个个体进行二进制编码，将参数表示为基于字符集{0，1}构成的染色体位串，然后对染色体进行遗传操作，所述遗传操作包括选择、杂交和变异；(3.1)选择：计算出当代种群中每个个体的适应度值，然后将当代种群中所有个体(假设共M个)按适应度F(I)与所有适应度值之和所成比例的依次组成一个圆形的轮盘，随机转动轮盘中心的指针，当指针停下来的时候，指针所指向的个体就是被选中的个体，将转动M次，选出M个个体后代；(3.2)杂交：首先在当代种群中随机抽取两个要交配的个体，作为交叉操作的父个体，对匹配的位串进行杂交繁殖，产生一对新的位串(即基因)；具体操作过程如下：设个体的基因长度为N，在[0,N]的范围内，随机...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡滨，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51