基于malab的開(kāi)關(guān)電源優(yōu)化設(shè)計(jì)

基于malab的開(kāi)關(guān)電源優(yōu)化設(shè)計(jì)

1變壓器的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)近年來(lái)，廣泛應(yīng)用于能源系統(tǒng)、郵政通信、軍事裝備、通信設(shè)施、儀器儀表、工業(yè)設(shè)備和家用電器等領(lǐng)域。這是因?yàn)樾碌碾娮釉骷?、新電磁材料、新變換技術(shù)、新控制理論及新的軟件不斷地出現(xiàn)并應(yīng)用到開(kāi)關(guān)電源上，使開(kāi)關(guān)電源具有頻率高、效率高、功率密度高、功率因數(shù)高、可靠性高等特點(diǎn)。開(kāi)關(guān)電源根據(jù)其使用狀況的不同，有不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，大功率的開(kāi)關(guān)電源普遍采用全橋變壓器隔離式結(jié)構(gòu)，如圖1所示。這種結(jié)構(gòu)中，開(kāi)關(guān)元件承受較小的開(kāi)關(guān)電壓和電流強(qiáng)度，因此廣泛被采用。這種結(jié)構(gòu)原理比較簡(jiǎn)單，控制方式多種多樣，關(guān)鍵技術(shù)在于主電路每一個(gè)元件參數(shù)都直接影響開(kāi)關(guān)電源的性能，如電磁兼容性能、電氣性能等。以往在工程設(shè)計(jì)中采用的方法是首先用工程估算和Matlab仿真進(jìn)行參數(shù)設(shè)計(jì)，再在試驗(yàn)運(yùn)行過(guò)程進(jìn)行調(diào)試、改變參數(shù)以期達(dá)到某些指標(biāo)。一般情況下，開(kāi)關(guān)電源設(shè)計(jì)的第二個(gè)過(guò)程較長(zhǎng)，有時(shí)還需要進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的調(diào)整，材料的消耗也很大。采用這種設(shè)計(jì)方法的根本原因主要在于目前還無(wú)合適的理論用于建立開(kāi)關(guān)電源的準(zhǔn)確模型，僅利用Matlab仿真無(wú)法作到電源的優(yōu)化設(shè)計(jì)，使得開(kāi)關(guān)電源在設(shè)計(jì)和制造過(guò)程中有比較大的不確定性。本文利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、Matlab仿真數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論對(duì)大容量開(kāi)關(guān)電源建模進(jìn)行了探討和實(shí)現(xiàn)，利用建立的開(kāi)關(guān)電源模型指導(dǎo)110V大功率開(kāi)關(guān)電源的優(yōu)化設(shè)計(jì)和制作。2psb仿真電路設(shè)計(jì)由于開(kāi)關(guān)電源在本質(zhì)上是一個(gè)離散的，非線性系統(tǒng)，所以要建立統(tǒng)一的傳函在實(shí)現(xiàn)上很困難。Matlab是一個(gè)高級(jí)的數(shù)學(xué)分析軟件，Simulink是運(yùn)行在Matlab環(huán)境下，用于建模、仿真和動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)的軟件包，利用Simulink軟件中的電力系統(tǒng)工具箱對(duì)開(kāi)關(guān)電源進(jìn)行仿真分析是開(kāi)關(guān)電源設(shè)計(jì)過(guò)程的一個(gè)重要步驟。開(kāi)關(guān)電源主電路中主要有以下元器件：高頻變壓器、二極管、開(kāi)關(guān)管、電阻、電容和電感等等，這些元件可以利用PSB中現(xiàn)成的或組合起來(lái)的元件進(jìn)行模擬，從而可對(duì)開(kāi)關(guān)電源的工作狀態(tài)進(jìn)行直觀和高效的仿真，仿真模型如圖2所示。在仿真之前需要設(shè)定Simulink的解題器（Solver）的參數(shù)。PSB將仿真計(jì)算過(guò)程建立在基本的電路原理和微分方程數(shù)值求解的基礎(chǔ)上。PSB針對(duì)主回路建立的常微分方程組形式如下其中，Α為m×m矩陣，由于PSB準(zhǔn)確模擬了IGBT和二極管的動(dòng)態(tài)性能，因此PSB針對(duì)開(kāi)關(guān)電源建立的常微分方程是剛性方程組，即矩陣Α的特征值相差十分大。針對(duì)這種情況，仿真算法采用可變階次的數(shù)值微分公式（NDFS），即ode15s算法，該方法適合解決用Runge-Kutta法不能解決的剛性問(wèn)題。仿真步長(zhǎng)選擇變步長(zhǎng)方式，可由PSB根據(jù)需要自動(dòng)調(diào)節(jié)，以保證解的穩(wěn)定性和計(jì)算速度。3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電源輸出映射關(guān)系的構(gòu)建3.1bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開(kāi)關(guān)電源工程優(yōu)化設(shè)計(jì)就是在一組參數(shù)中尋求一個(gè)最優(yōu)解，用這組最優(yōu)解設(shè)計(jì)電路，可以使電路的某些性能或技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)，即滿足某個(gè)目標(biāo)函數(shù)。所以在工程優(yōu)化設(shè)計(jì)的過(guò)程中，開(kāi)關(guān)電源模型的建立顯得十分重要。如果能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力在要設(shè)計(jì)的參數(shù)和最后的目標(biāo)函數(shù)之間建立某種非線性的聯(lián)系，使這種非線性的聯(lián)系通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)以后保存在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和權(quán)中，就能得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)關(guān)電源工程設(shè)計(jì)的模型。Matlab6.1下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱提供各種結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中以三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用最為廣泛，如圖3所示，當(dāng)輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為N，則隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)一般取為2N+1。為提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度并增加了算法的可靠性，系統(tǒng)采用了BPX算法，BPX算法降低了網(wǎng)絡(luò)對(duì)于誤差曲面局部細(xì)節(jié)的敏感性，考慮到以前積累的經(jīng)驗(yàn)，即以前時(shí)刻的梯度方向，有效地抑制網(wǎng)絡(luò)陷于局部極小式中ω(t)為權(quán)值向量；η(t)為t時(shí)刻的學(xué)習(xí)率；D(t)為t時(shí)刻的負(fù)梯度，其計(jì)算公式如下3.2網(wǎng)絡(luò)誤差狀態(tài)當(dāng)多層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)確定且所需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好以后，就可以應(yīng)用BP算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。在Matlab6.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中BP訓(xùn)練步驟如下：(1）用小的隨機(jī)數(shù)對(duì)每一層的權(quán)值w和偏差b初始化，以保證網(wǎng)絡(luò)不被大的加權(quán)值所飽和；(2）設(shè)定訓(xùn)練參數(shù)值期望誤差最小值、最大循環(huán)次數(shù)、修正權(quán)值的學(xué)習(xí)速率lr;(3）從1開(kāi)始的循環(huán)訓(xùn)練：forepoch=1：最大循環(huán)次數(shù)；(4）計(jì)算網(wǎng)絡(luò)各層輸出矢量A1和A2以及網(wǎng)絡(luò)誤差；(5）計(jì)算各層反向傳播的誤差變化D2和D1，并計(jì)算各層權(quán)值以及新的權(quán)值；(6）再次計(jì)算權(quán)值修正后的誤差平方和；(7）檢查SSE是否小于設(shè)定的期望誤差最小值，若是，訓(xùn)練結(jié)束；如果SSE還沒(méi)有小于設(shè)定的期望誤差最小值，則繼續(xù)。3.3bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出在開(kāi)關(guān)電源的仿真過(guò)程中，使用不同的電路參數(shù)組合設(shè)定仿真的參數(shù)，這些電路參數(shù)也同樣是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。電路參數(shù)包括：主電路電感L，主電路電容C6，緩沖回路電阻R2，緩沖回路電容C3，交流側(cè)EMI濾波器的Cx、Cy、L1、L2共8個(gè)電路參數(shù)。開(kāi)關(guān)電源的性能指標(biāo)，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為：輸出電壓波動(dòng)?Vo,IGBT承受的峰值電壓U，上升時(shí)間Tr，調(diào)節(jié)時(shí)間Ts，超調(diào)量σ%共5個(gè)參數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用3層結(jié)構(gòu)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)取為20個(gè)，設(shè)總的誤差ε為0.01。用Matlab6.1的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用switch命名，采用trainlm算法進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)束時(shí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值存儲(chǔ)在switch中。此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出可表示為輸入為輸出為式中i為訓(xùn)練對(duì)，一對(duì)輸入對(duì)應(yīng)一對(duì)輸出。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸入矩陣p500×8，行數(shù)代表訓(xùn)練對(duì)數(shù)，每一行即代表一個(gè)p；輸入數(shù)據(jù)是計(jì)算出的電路可行設(shè)計(jì)參數(shù)的附近利用Matlab的隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生的。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸出矩陣y500×5，行數(shù)代表訓(xùn)練對(duì)數(shù)，每一行即代表一個(gè)y；訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸出通過(guò)Simulink仿真得到。p和y一一對(duì)映。輸入輸出數(shù)據(jù)之中蘊(yùn)涵內(nèi)在的聯(lián)系，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的就在于學(xué)習(xí)這種內(nèi)在的聯(lián)系。4魯棒性和全局尋優(yōu)能力的基本保障遺傳算法在非線性的尋優(yōu)問(wèn)題中使用廣泛，其特點(diǎn)是具有極強(qiáng)的魯棒性和全局尋優(yōu)能力，它還具有隱含的并行性?；贛atlab的遺傳算法工具箱能使在計(jì)算機(jī)上方便的實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法。利用工具箱編寫(xiě)的解決開(kāi)關(guān)電源優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題的關(guān)鍵代碼見(jiàn)附錄。5變壓器的最優(yōu)仿真模型經(jīng)過(guò)Matlab的Simulink軟件中的電力系統(tǒng)工具箱、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱和遺傳算法工具箱，建立了開(kāi)關(guān)電源的最優(yōu)仿真模型。利用這個(gè)模型進(jìn)行仿真研究，指導(dǎo)開(kāi)關(guān)電源參數(shù)設(shè)計(jì)，使開(kāi)關(guān)電源的性能指標(biāo)滿足相關(guān)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。開(kāi)關(guān)電源的試驗(yàn)包括電磁兼容試驗(yàn)和型式試驗(yàn)兩大項(xiàng)共14子項(xiàng)，文中僅列出型式試驗(yàn)中動(dòng)態(tài)性能試驗(yàn)和靜態(tài)性能試驗(yàn)一個(gè)子項(xiàng)的仿真及試驗(yàn)結(jié)果，所有試驗(yàn)數(shù)據(jù)都由國(guó)家變流技術(shù)工程中心提供。(1）可行性設(shè)計(jì)及仿真國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)（直流110V機(jī)車(chē)控制電源柜技術(shù)條件）規(guī)定，負(fù)載電流由5.5A上升至50A，超調(diào)量≤10%、超調(diào)時(shí)間≤0.1s。圖4為可行性設(shè)計(jì)和最優(yōu)設(shè)計(jì)仿真啟動(dòng)及輸出電壓波形。利用最優(yōu)設(shè)計(jì)指導(dǎo)制造的開(kāi)關(guān)電源在型式試驗(yàn)中的實(shí)際波形如圖5示。(2）負(fù)載突變開(kāi)關(guān)輸出電壓國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，負(fù)載電流由50A突變至5.5A或相反，超調(diào)量≤10%、超調(diào)時(shí)間≤0.1s。圖6為可行性設(shè)計(jì)和最優(yōu)設(shè)計(jì)仿真負(fù)載突變開(kāi)關(guān)電源輸出電壓波形。圖7為型式試驗(yàn)中負(fù)載突變時(shí)開(kāi)關(guān)電源的輸出電壓波形。國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，網(wǎng)壓由277V突增至396V及495V突降至396V，超調(diào)量≤10%、超調(diào)時(shí)間≤0.1s。圖8為型式試驗(yàn)網(wǎng)壓突變時(shí)開(kāi)關(guān)電源輸出電壓波形。(4）靜態(tài)試驗(yàn)類(lèi)型試驗(yàn)表1為開(kāi)關(guān)電源靜態(tài)試驗(yàn)數(shù)據(jù)。6實(shí)驗(yàn)優(yōu)化模型的建立從國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)可以看出，機(jī)車(chē)用開(kāi)關(guān)電源使用環(huán)境相當(dāng)惡劣，沒(méi)有優(yōu)化模型的指導(dǎo)，僅通過(guò)不斷實(shí)驗(yàn)調(diào)試，設(shè)計(jì)和制造周期將是漫長(zhǎng)的。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中，課題組首先設(shè)計(jì)和制造了一臺(tái)樣機(jī)，同時(shí)建立Matlab模型，通過(guò)樣機(jī)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和Matlab模型仿真數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，建立針對(duì)開(kāi)關(guān)電源的某些具體動(dòng)態(tài)、靜態(tài)性能參數(shù)的遺傳算法優(yōu)化模型，利用優(yōu)化所得到的結(jié)果，指導(dǎo)樣機(jī)參數(shù)的修改。采用這樣的設(shè)計(jì)方法，雖然在設(shè)計(jì)和制造過(guò)程中增加了建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和優(yōu)化模型的過(guò)程，但大量地節(jié)約了系統(tǒng)調(diào)試時(shí)間和設(shè)計(jì)過(guò)程的反復(fù)，同時(shí)也節(jié)約了調(diào)試和試驗(yàn)成本，達(dá)到了事半工倍的效果。樣機(jī)一次通過(guò)了國(guó)家變流技術(shù)工程中心組織的電