39、高频 LLC 谐振转换控制系统动态优化算法分析与研究

高频 LLC 谐振转换控制系统动态优化算法分析与研究

1. 引言

随着计算机技术和电子技术的飞速迭代发展,关键开关电源系统正朝着高频、高效和高功率密度的方向发展。LLC 谐振转换器作为满足模块化电源系统发展趋势的优秀转换器,在高频下具有出色的性能。然而,随着开关电源频率进入 MHz 时代,LLC 谐振转换器控制系统的动态性能日益恶化。

为解决 LLC 控制系统中的动态问题,众多研究机构对其动态优化算法进行了研究和分析:
|研究机构|提出算法|算法特点|存在问题|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|韩国国家科学院|平均电流控制算法|采样 LLC 谐振槽电流,相比传统电压控制提升了整体控制系统的动态效果|未考虑电流传感器带来的带宽限制,在高频环境下动态效果不明显|
|意大利科研机构|先进 PID 控制算法(模糊控制算法)|理论分析和仿真显示该算法优于人工控制方案|未给出动态变化的实验结果,高频下的仿真结果缺乏说服力|
|加拿大研究员|电荷控制算法|利用谐振电容电荷估算谐振槽电流,形成双环控制,提高了控制频率,结构更简单|优化计算简单,本质上仍是人工方案,需要更多附加设备,未充分利用整个开关电源系统实现高功率密度发展方向|

基于上述分析,本文提出了一种基于状态轨迹法的 LLC 谐振转换器新型控制算法,并对控制系统的动态处理部分进行了优化。该算法的创新点在于基于 LLC 谐振转换器谐振槽中谐振电容的充放电来估算动态切换时间,从而提高动态切换速度。同时,针对动态切换过程中的电压过冲问题,采用了新的采样策略来实现电压过冲控制。最后,使用 MATLAB 和 SABER 对整个功率级电路和控制系统进行了仿真,并搭建了一

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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