LCC谐振变换器部分参数设计过程

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#傅立叶分析

于 2020-10-23 22:15:19 首次发布

LCC谐振变换器设计参考

前言

LCC 谐振变换器可以利用变压器中漏感和分布电容作为谐振元件，减少电路元件的数量，减小变换器的体积，因此适用于高压直流电源中。与此同时，谐振变换器可以实现开关管零电压或零电流的开通与关断，降低 EMI 噪声，减小开关损耗，进一步提高开关频率，降低变换器的体积。本文提供LCC谐振变换器的部分设计过程，供需要的人参考。

一、DC/DC谐振变换器设计指标

这里自定义了参数需求，比如输入电压为低压100V输入，输出为1000V高压直流输出，满载时功率设定为1000W，额定负载为1k欧姆的电阻，要求开关管的频率100kHz左右。
在这里插入图片描述
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以上设计只针对变换器工作在额定电压1000V，额定功率1000W，额定电流1A，额定负载1000Ω为满载的情况下的，如果需要使变换器能够在不同的负载电流情况下，实现软开关的功能，则需要运用调频控制的手段。目前可以通过从128.2kHz提高频率可实现降压调节，减少频率可实现升压调节，升压调节则需要谨慎，仿真的时候发现调压后器件的暂态峰值电压电流会变大。（实际选用的并联电容取值：0.047uF）

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图4为LLC拓扑等效电路模型，也即把前面的方波发生器看成一个简单的方波电源，把变压器去掉，仅保留其电感，通过简单的折算关系将变换器后半部分等效成一个电阻Ro。等优点，但是其效率没有分立的高，且由于制造工艺的差异，集成变压器漏感的差异也较大，难以精准把控。Cr是谐振电容，谐振电容是与Lr一起起到谐振作用的需要用专业的变压器骨架来绕制的Lm是变压器原边电感，也叫。，半桥开关是由MOSFET Q1和Q2组成的，Ds1和Ds2为MOSFET寄生的体二极管，Cds1和Cds2为其寄生电容。
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### LCC谐振变换器参数设计方法指南 #### 设计目标与考虑因素 LCC谐振变换器的设计旨在实现高效的能量传输和稳定的系统性能。为了达到这一目的，在设计过程中需重点考虑系统的响应速度、稳定性和安全性。通过合理设置PID控制器参数，可以有效提升系统的动态响应特性[^1]。 #### PID控制参数优化 对于LCC谐振变换器而言，合适的PID控制参数能够显著改善其瞬态特性和稳态精度。具体来说，比例系数P影响着误差信号放大倍数；积分时间I决定了累积历史偏差的能力；微分作用D则有助于预测未来变化趋势并提前做出反应。因此，针对不同应用场景下的负载特征，应仔细调试这三项参数以获得最佳效果。 #### 增加保护机制 考虑到实际运行环境中可能出现的各种异常情况，建议增设必要的安全防护措施，比如过电流保护以及电压过高检测等功能模块。这些附加组件不仅能在一定程度上防止硬件损坏，同时也保障了整个电力转换过程的安全可靠程度。 #### 谐振网络改进策略 依据特定应用场合的要求来精细调节LC元件的具体数值是非常重要的一步。适当增大或减小电感量及电容量均会对输出波形质量造成直接影响，进而改变工作效率与功率密度指标。故而，在完成初步选型之后还需借助实验测试手段不断验证和完善设计方案。 ```python def optimize_lcc_parameters(inductance, capacitance): """ Optimize the parameters of an LCC resonant converter. Args: inductance (float): Initial value of inductor parameter. capacitance (float): Initial value of capacitor parameter. Returns: tuple: Optimized values for inductance and capacitance. """ optimized_inductance = adjust_inductor_value(inductance) optimized_capacitance = adjust_capacitor_value(capacitance) return (optimized_inductance, optimized_capacitance) def add_protection_circuits(): """Add overcurrent and overvoltage protection circuits.""" implement_overcurrent_protection() implement_overvoltage_protection() def tune_pid_controller(p_gain, i_gain, d_gain): """ Tune PID controller gains to improve system response speed and stability. Args: p_gain (float): Proportional gain. i_gain (float): Integral gain. d_gain (float): Derivative gain. Returns: dict: Tuned PID settings. """ tuned_settings = { 'proportional': fine_tune_p_gain(p_gain), 'integral': fine_tune_i_gain(i_gain), 'derivative': fine_tune_d_gain(d_gain) } return tuned_settings ```
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