基于神经网络的Buck变换器导通模式切换控制方法

专利主权项内容

1.基于神经网络的Buck变换器导通模式切换控制方法，其特征在于，包括：S1、建立Buck变换器的状态空间平均模型，采集Buck变换器在DCM和CCM下的输出电压v和电感电流i代入状态方程，根据离散方程的特点，利用神经网络的反向传播的特性，获得不同工况下精准的状态模型；oLS2、根据所述状态模型进行EMPC设计，使Buck变换器动态性能达到最佳后生成可视化控制律分布图；S3、采集DCM和CCM的可视化控制律作为第二神经网络的训练数据，将[i, v, i, V]作为神经网络输入，通过前向传播获得所述神经网络输出，将所述神经网络输出与EMPC得到的最优占空比d(g+l|g)比较得到误差；LoorefoptS4、通过第二神经网络对EMPC进行高度拟合，当误差不断减小趋于允许误差范围内则完成第二神经网络的离线训练，生成神经网络控制器；S5、在实时控制中，将神经网络控制器的参数提取到FPGA，当导通模式进行切换时，对实时的输入数据[i, v, i, V]进行加权求和计算，神经网络控制器会根据状态采样进行占空比的在线调整，得到控制Buck变换器所需的占空比。Looref