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中国电子科技集团公司第五十八研究所王明杰获国家专利权

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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十八研究所申请的专利一种基于控制空间的DC-DC buck变换器控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114726210B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210504214.7,技术领域涉及:H02M3/156;该发明授权一种基于控制空间的DC-DC buck变换器控制方法是由王明杰;奚琦;张敬兴设计研发完成,并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于控制空间的DC-DC buck变换器控制方法在说明书摘要公布了:本发明公开一种基于控制空间的DC‑DCbuck变换器控制方法,属于电气自动化设备领域。本发明采用状态平均法构建了DC‑DCbuck变换器的理想状态空间方程,然后考虑了变换器的参数不确定性,对变换器的状态空间方程进行修正,构建了带参数不确定性的误差系统。受动态窗口法思想的启发,针对误差系统,定义了变换器系统的性能指标函数,通过求解优化问题在离散化的控制空间中选择最优的控制量。对于变换器的参数不确定性,又设计了延时观测器对不确定性进行了估计,来补偿控制量。本发明针对带参数不确定性的DC‑DCbuck变换器,提出了一种最优控制方法,可以提高变换器精度以及控制效率。

本发明授权一种基于控制空间的DC-DC buck变换器控制方法在权利要求书中公布了:1.一种基于控制空间的DC-DCbuck变换器控制方法,其特征在于,包括: 步骤1、构建带参数不确定性的DC-DCbuck变换器的状态空间方程; 步骤2、构建离散化误差系统; 步骤3、基于控制空间的最优控制量求解; 步骤4、系统参数不确定性的延时估计; 步骤5、实现对期望输出电压的跟踪控制; 所述构建带参数不确定性的DC-DCbuck变换器的状态空间方程包括: 采用状态平均法构建如方程1所示的理想状态空间系统: 1 其中是变换器平均输出电压的导数,是平均电感电流的导数,,分别是平均输出电压以及平均电感电流值,为名义输入电压值,为名义负载电阻值,为名义电感值,为名义电容值,占空比为该系统的控制量,用来驱动信号; 方程1所示的系统中没有考虑系统参数的不确定性,将方程1写成如下的形式: 2 其中,,,分别为该系统的电容不确定性,负载电阻不确定性,电感不确定性以及输入电压不确定性; 为了便于计算,将方程2改写成如下形式: 3 其中,为系统综合不确定性,且都是有界的,具体表达式如下: 4 5; 所述构建离散化误差系统包括: 期望输出电压用表示,则输出电压跟踪误差表示为;为了便于计算,再定义一个新的误差状态量,是期望输出电压的一阶导数,由此构建误差系统如下: 6 其中,是输出电压跟踪误差的一阶导数,是新的误差状态量的一阶导数,是望输出电压的二阶导数,; 为了便于构建预测控制器,先进行系统离散化,通过欧拉离散化,将方程6的系统转换为如方程7的离散化系统: , 其中h为采样周期,k为k时刻; 所述基于控制空间的最优控制量求解包括: 受动态窗口法的启发,假设在k时刻后的N个采样周期内,方程7的控制量uk保持不变,在控制量uk的空间中采样多组控制量,并模拟方程7在这些控制量作用下的状态量变化,在得到多组状态量变化后,通过优化问题的求解选择最优的控制量去驱动变换器工作一个采样周期,在下一个采样周期k+1时刻,更新系统的状态量,重复以上步骤; 为减少算法的计算量,更快的在控制空间中搜索到最优的控制量,对系统控制量uk的取值区间进行离散化处理,将控制量离散化为n份,得到控制空间U如下: 8 最优控制量通过求解如下的优化问题在控制空间U中求得: 9 性能指标函数定义为: 10 其中c为权重系数,表示在控制量的作用下k+i时刻的预测状态量;性能指标的第一项用于惩罚在一个时间周期内的累计输出电压跟踪误差,第二项用于惩罚累计输出电压跟踪误差的变化幅度; 所述系统参数不确定性的延时估计包括: 在求解最优控制量的过程中,包含不可测量的系统综合不确定性,无法直接求解最优控制量,因此构建如下的延时干扰观测器、去估测系统的综合不确定性: 11 12; 所述实现对期望输出电压的跟踪控制包括:在k时刻,将方程11、方程12计算得到的系统综合不确定性带入到方程7;再结合方程9、方程10就能够在控制空间中找到一个使得性能指标函数取得最小值的控制量uk,实现对期望输出电压的跟踪控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第五十八研究所,其通讯地址为:214000 江苏省无锡市滨湖区惠河路5号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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