一种基于极限学习机的滑模变结构的Buck电路控制方法技术

本发明专利技术公开了基于极限学习机的滑模变结构的Buck电路控制方法，包括以下步骤：S10，通过对Buck电路拓扑结构进行分析，采用状态空间平均法建立系统数学模型；S20，定义控制器的滑模面，设计极限学习机自适应律，根据S10中的系统数学模型设计控制器；S30，根据S20中的控制器，运用李亚普诺夫定理验证滑动模态的存在性和系统的稳定性。本发明专利技术同时监测电路的电压、电流信号变化，对系统输出的占空比信号进行实时校正；能够保证系统从任意初始状态快速到达滑模面，在电路稳态时切换负载，系统能在短时间内稳定到稳态输出电压值，保证控制器的鲁棒性，同时削弱系统抖振。同时削弱系统抖振。同时削弱系统抖振。

【技术实现步骤摘要】
一种基于极限学习机的滑模变结构的Buck电路控制方法


[0001]本专利技术属于电子电力控制领域，涉及一种基于极限学习机的滑模变结构的Buck电路控制方法。

技术介绍

[0002]Buck电路属于电力电子技术范畴，是许多装置和设备都采用的供电模块，相较于普通线性电源，具有体积小、重量轻、功耗低、效率高、响应速度快等优点，在电子电力
越来越受到重视。Buck电路实现将输入直流电压转换为更低的直流电压稳定输出，其性能很大程度上取决于系统的控制策略，传统的线性PID控制对于Buck电路的非线性时变系统表现出较差的抗干扰能力，当负载发生扰动时存在表现不稳定、响应速度慢、过充量大等诸多问题。
[0003]故急需将极限学习机和滑模变结构控制相结合，实现非线性系统的鲁棒控制。极限学习机利用其超强的学习能力来拟合模型中带有动态参数的项,将其看成是系统的一项扰动处理，设计自适应律，在设计滑模变结构控制器时通过引入拟合的扰动项作为补偿，实现对Buck电路的鲁棒性控制。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，本专利技术的技术方案为基于极限学习机的滑模变结构的Buck电路控制方法，解决Buck电路在传统线性PID控制的响应速度慢、动态性能差、鲁棒性差等问题，实现Buck电路的输出电压稳定跟踪控制。
[0005]其Buck电路控制系统包括Buck电路、DSP控制电路、电压传感器、电流传感器和PWM调制器，其中，
[0006]所述电压传感器与电流传感器均与所述Buck电路连接，电压传感器对Buck电路的输出负载两端电压进行衰减采样，再将采样后的电压信号送入DSP控制电路中；
[0007]所述电流传感器对Buck电路中的电感元件电流进行衰减采样，再将采样后的电流信号送入DSP控制电路中；
[0008]所述DSP控制电路接收输出电压采样信号和电感电流采样信号，处理得到占空比信号，再经过PWM调制器得到该占空比的PWM方波信号，所得PWM方波信号输入驱动开关MOS管，控制Buck电路的开关通断时间；
[0009]基于上述控制系统，控制方法包括以下步骤：
[0010]S10，通过对Buck电路拓扑结构进行分析，采用状态空间平均法建立系统数学模型；
[0011]S20，定义控制器的滑模面，设计极限学习机自适应律，根据S10中的系统数学模型设计控制器；
[0012]S30，根据S20中的控制器，运用李亚普诺夫定理验证滑动模态的存在性和系统的稳定性。
[0013]优选地，所述通过对Buck电路拓扑结构进行分析，采用状态空间平均法建立系统数学模型，包括分析Buck电路开关工作在两种状态，取电感电流i
L
和输出电压V
o
为系统状态变量，根据电路基尔霍夫定律建立系统平均状态空间数学模型为：
[0014][0015]其中，V
o
为输出电压，i
L
为电感电流，R为负载电阻，L为滤波电感，C为滤波电容，V
in
为输入电压，D为可控开关管的占空比。
[0016]优选地，所述定义控制器的滑模面，设计极限学习机自适应律，根据S10中的系统数学模型设计控制器，包括以下步骤，
[0017]S21，Buck电路的输出电压参考值定义为V
ref
，V
ref
为一常数定值；取输出电压跟踪误差为控制器状态变量，即e＝V
o
‑
V
ref
，则输出电压跟踪误差一阶导
[0018]S22，根据系统数学模型的建立和状态变量的定义，得出系统含扰动项的二阶动态数学模型为其中u为滑模控制器的输出，f为待拟合项，利用极限学习机逼近得到网络的拟合输出；
[0019]S23，定义系统滑模面函数为其中λ为控制器参数，满足λ>0，设计极限学习机自适应律；
[0020]S24，设计基于极限学习机的滑模控制器的输出为：
[0021][0022]其中，表示极限学习机的估计值，H为极限学习机的隐层输出，是极限学习机的自适应输出权重，sign(s)为符号函数，ε、k为指数趋近率系数。
[0023]优选地，所述根据S20中的控制器，运用李亚普诺夫定理验证滑动模态的存在性和系统的稳定性，包括根据所建立的系统数学模型，定义李亚普诺夫函数其中，γ为自适应律系数，γ>0，为极限学习机的输出权重误差，为的转置；将所设计控制器代入设置控制器参数保证V的一阶导数为负半定，验证系统的稳定性。
[0024]优选地，所述DSP控制电路包括误差放大器、滑模控制器42、PI控制器，其中，电压传感器输出经误差放大器输入滑模控制器42，再经系统数学模型和误差放大器输入PI控制器；滑模控制器42的输入连接电压传感器的输出电压采样信号与参考输出电压信号，进行误差放大器处理得到的误差信号，作为到滑模控制器42的控制量，定义滑模面，设计控制器，使其满足李亚普诺夫稳定性；将所设计控制器代入系统数学模型计算求得参考电感电流信号，与电流传感器输出的电感电流采样信号进行误差放大器处理，输入到PI控制器，PI控制器输出进入PWM调制器，所得占空比信号和的固定频率锯齿波进行比较得到固定开关频率的PWM波信号。
[0025]优选地，所述电压传感器包括LEMLV25
‑
P芯片。
[0026]优选地，所述电流传感器包括LEMHX15
‑
P芯片。
[0027]优选地，所述DSP控制电路包括TMS320F28335芯片。
[0028]本专利技术至少具有如下有益效果：
[0029]1、DSP控制电路中双闭环控制架构同时引入电压、电流反馈信号，在电压环调节器和电流环调节器的共同作用下对所需占空比信号实现实时精准校正，提高系统的跟踪精度，实现系统良好的动、静态特性；
[0030]2、PWM调制器接收DSP控制电路送出的PWM信号，进而驱动开关MOS管，控制Buck电路的开关通断时间；
[0031]3、基于极限学习机的滑模变结构控制器，根据极限学习机的万能逼近特性拟合Buck电路系统的不确定项，再定义滑模面函数，根据系统的平均状态空间数学模型推导得出控制律表达式；
[0032]4、考虑到系统的外部干扰和内部参数不确定性，所设计控制律表达式中引入干扰补偿项；
[0033]5、基于极限学习机的滑模变结构控制器的控制律代入李亚普诺夫方程，证明系统在所设计控制律下是稳定的；
[0034]6、作为电流内环到PI控制器中的比例控制项对误差能够快速响应并校正输出，积分控制项消除系统的稳态误差；
[0035]7、系统响应速度快、对负载扰动和电路参数不确定性具有鲁棒性、系统动态性能高。
附图说明
[0036]图1为本专利技术实施例的基于极限学习机的滑模变结构的Buck电路控制方法的步骤流程图；
[0037]图2为本专利技术实施例的基于极限学习机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于极限学习机的滑模变结构的Buck电路控制方法，其特征在于，其Buck电路控制系统包括Buck电路、DSP控制电路、电压传感器、电流传感器和PWM调制器，其中，所述电压传感器与电流传感器均与所述Buck电路连接，电压传感器对Buck电路的输出负载两端电压进行衰减采样，再将采样后的电压信号送入DSP控制电路中；所述电流传感器对Buck电路中的电感元件电流进行衰减采样，再将采样后的电流信号送入DSP控制电路中；所述DSP控制电路接收输出电压采样信号和电感电流采样信号，处理得到占空比信号，再经过PWM调制器得到该占空比的PWM方波信号，所得PWM方波信号输入驱动开关MOS管，控制Buck电路的开关通断时间；基于上述控制系统，控制方法包括以下步骤：S10，通过对Buck电路拓扑结构进行分析，采用状态空间平均法建立系统数学模型；S20，定义控制器的滑模面，设计极限学习机自适应律，根据S10中的系统数学模型设计控制器；S30，根据S20中的控制器，运用李亚普诺夫定理验证滑动模态的存在性和系统的稳定性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对Buck电路拓扑结构进行分析，采用状态空间平均法建立系统数学模型，包括分析Buck电路开关工作在两种状态，取电感电流i
L
和输出电压V
o
为系统状态变量，根据电路基尔霍夫定律建立系统平均状态空间数学模型为：其中，V
o
为输出电压，i
L
为电感电流，R为负载电阻，L为滤波电感，C为滤波电容，V
in
为输入电压，D为可控开关管的占空比。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定义控制器的滑模面，设计极限学习机自适应律，根据S10中的系统数学模型设计控制器，包括以下步骤，S21，Buck电路的输出电压参考值定义为V
ref
，V
ref
为一常数定值；取输出电压跟踪误差为控制器状态变量，即e＝V
o
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈龙，叶涛，马学条，郑雪峰，李嘉荣，肖淑玲，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：