降压式变换器的仿真方法、处理器及存储介质技术

本申请涉及一种降压式变换器的仿真方法、处理器及存储介质，该方法包括获取第i次迭代过程中粒子群中每个粒子的参数，并将每个粒子的参数赋值给PID控制器的PID参数；采用PID控制器对仿真电路进行驱动，得到仿真电路的输出指标；判断第i次迭代过程是否为最后一次迭代过程；若是，将输出指标作为仿真电路的输出指标；若否，更新i等于i+1后，采用输出指标更新每个粒子的参数，并执行获取第i+1次迭代过程中粒子群中每个粒子的参数，并将每个粒子的参数赋值给PID控制器的PID参数的步骤，以执行下一次对仿真电路的仿真过程。可见本申请通过粒子群算法实现了对PID控制器的自动调整。群算法实现了对PID控制器的自动调整。群算法实现了对PID控制器的自动调整。

【技术实现步骤摘要】
降压式变换器的仿真方法、处理器及存储介质


[0001]本申请涉及电路仿真领域，尤其涉及一种降压式变换器的仿真方法、处理器及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来对降压式(Buck)变换器的控制策略进行了比较深入的分析，Buck变换器作为一个恒值系统，抗扰动能力和系统响应的快速性是设计中的重要指标，现实应用中Buck变换器的干扰源主要有输入电压扰动和输出负载扰动，要想提高他的抗干扰能力必须从这两方面入手。
[0003]当前由PID控制器采用闭环反馈的方式对Buck变换器进行控制。PID控制器参数主要是人工调整，这种方法不仅费时，而且也不能保证最佳的控制性能。同时，现在很多的智能优化算法，如遗传算法在交叉、变异等操作中复杂繁琐，且对于高维、多局部极值的复杂对象而言，遗传算法往往在收敛速度和精度上难以满足要求。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种降压式变换器的仿真方法、处理器及存储介质，用以实现对PID控制器的自动控制。
[0005]第一方面，提供一种降压式变换器的仿真方法，所述降压式变换器的仿真电路中的IG本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种降压式变换器的仿真方法，其特征在于，所述降压式变换器的仿真电路中的IGBT由PID控制器驱动；一次对所述仿真电路的仿真过程包括：获取第i次迭代过程中粒子群中每个粒子的参数，并将每个所述粒子的参数赋值给所述PID控制器的PID参数；采用所述PID控制器对所述仿真电路进行驱动，得到所述仿真电路的输出指标；判断所述第i次迭代过程是否为最后一次迭代过程；若是，将所述输出指标作为所述仿真电路的输出指标；若否，更新i等于i+1后，采用所述输出指标更新每个所述粒子的参数，并执行获取第i+1次迭代过程中粒子群中每个粒子的参数，并将每个所述粒子的参数赋值给所述PID控制器的PID参数的步骤，以执行下一次对所述仿真电路的仿真过程。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述输出指标更新每个所述粒子的参数，包括：基于每个所述粒子的输出指标确定所述粒子群在前i次迭代过程中的全局历史最佳位置和每个所述粒子在前i次迭代过程中的个体历史最佳位置；对于每个所述粒子执行以下步骤：确定所述粒子的输出指标为所述粒子的个体适应度值；基于所述个体适应度值确定与所述粒子对应的参数更新策略；按照所述参数更新策略，以i+1作为所述参数更新策略中的迭代次数，基于所述粒子的个体历史最佳位置、所述全局历史最佳位置以及所述第i次迭代过程所述粒子的参数，更新所述粒子的参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于每个所述粒子的输出指标确定所述粒子群在前i次迭代过程中的全局历史最佳位置和每个所述粒子在前i次迭代过程中的个体历史最佳位置，包括：基于每个所述粒子的输出指标得到每个所述粒子在第i次迭代过程中的个体适应度值以及所述粒子群的全局适应度值；获取每个所述粒子在前i
‑
1次迭代过程中的个体历史最佳位置和所述粒子群在前i
‑
1次迭代过程中的全局历史最佳位置；确定所述全局适应度值和所述全局历史最佳位置中的较大值为所述粒子群在前i次迭代过程中的全局历史最佳位置；对于每个所述粒子执行以下步骤：确定所述粒子的个体历史最佳位置和个体适应度值中的较大值为所述粒子在前i次迭代过程中的个体历史最佳位置。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述个体适应度值确定与所述粒子对应的参数更新策略，包括：对各所述粒子的个体适应度值进行排序，并将排序后的各所述个体适应度值均分为两组；分别确定每组个体适应度值的平均值，得到第一平均值和第二平均值，所述第二平均值大于所述第一平均值；
当所述粒子的个体适应度值小于所述第一平均值时，确定所述参数更新策略为预设的第一策略；当所述粒子的个体适应度值不小于所述第一平均值且小于第二平...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍星星，高小丽，郭立星，雷龙，刘蓝田，宋蒙恩，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：