基于神经网络拟合显式MPC的高增益直流变换器

摘要：

针对燃料电池、风力发电等新型能源系统输出电压较低的问题,提出一种具有拟合显式模型预测控制(model predictive control,MPC)的高增益、高效率直流变换器.该变换器具有非隔离型三绕组耦合电感基本单元结构,通过改变匝数比,在合适占空比下实现高增益,同时也降低了开关器件应力.此外,所提变换器采用无源钳位电路,回收漏感能量,抑制了开关管的电压尖峰.为了提高所提变换器的动态性能及抗扰能力,利用神经网络离线拟合显式 MPC 控制规律的策略,提高了输出电压跟踪精度,减小了输入电压变化和负载变化带来的扰动,具有良好的动态响应.最后在理论分析的基础上,制作出了一台输入 10～12 V、输出 100 V/100 W 的实验样机,实验结果验证了所提变换器的有效性.

关键词：高增益直流变换器、三绕组耦合电感、神经网络、显式模型预测控制

所属期刊栏目：51

分类号：TM46;TN624-34;TP273

在线出版日期：2023-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：47-61