【摘 要】
：
随着半导体集成技术和先进工艺制程的迭代更新,电子元器件的体积正在不断缩小并且所需供应的电压也在大幅减弱。但是体积的缩小必然加剧电磁干扰等现象,因此,对供应电源的精密度和稳定性方面的要求不断升高。Buck型转换器作为开关电源中的重要一员,在生产和生活中有着广泛的应用。鲁棒自适应算法在系统不确定性上有着强鲁棒性和高自我调节能力,因此将鲁棒自适应算法应用于Buck型转换器控制中不失为一个有效选择。本文研
论文部分内容阅读
随着半导体集成技术和先进工艺制程的迭代更新,电子元器件的体积正在不断缩小并且所需供应的电压也在大幅减弱。但是体积的缩小必然加剧电磁干扰等现象,因此,对供应电源的精密度和稳定性方面的要求不断升高。Buck型转换器作为开关电源中的重要一员,在生产和生活中有着广泛的应用。鲁棒自适应算法在系统不确定性上有着强鲁棒性和高自我调节能力,因此将鲁棒自适应算法应用于Buck型转换器控制中不失为一个有效选择。本文研究了鲁棒自适应算法在Buck型转换器系统中的电压调节控制问题。文中分别设计了基于有界扰动和参数不确定性的鲁棒自适应控制器。为了验证鲁棒自适应控制理论的控制效果,首先在一般系统中进行研究,对于一般系统所受到的有界时变扰动,提出了对应的自适应律对扰动界进行在线估计,对扰动进行补偿,提高系统的抗干扰能力。随后,分析了Buck型DC-DC转换器在受扰情形下的状态空间模型,设计了基于有界扰动补偿的鲁棒自适应控制器,并对系统的约束控制条件进行深入分析,在PSIM中与二阶滑模和一阶滑模控制方法进行仿真对比。紧接着,利用反步法设计了基于参数不确定性补偿的鲁棒自适应控制器,控制条件的实现难易程度相较于Lipshitz连续条件和范数有界条件更加容易,在Matlab中同PI方法进行仿真对比验证。最后,搭建了基于d SPACE的半实物实验平台,分别进行两种控制方法与PI方法的同场景对比实验,验证本文所提出的两种控制方法的合理性和有效性。
其他文献
随着工业物联网的快速发展,一种新型的基于相位敏感光时域反射计的（Phase-sensitive optical time-domain reflectometer,Φ-OTDR）分布式光纤声学传感器（Distributed Fiber Optic Acoustic Sensor,DAS）得到了广泛的研究。基于此项技术的Φ-OTDR分布式光纤声学传感器不仅具有普通光纤传感器的优点,而且具有重量轻、监
钙钛矿作为一种可与传统硅、锗等半导体相媲美的材料,由于其独特的结构与性能,引起广大科研者们的重视。目前对钙钛矿的研究主要集中在卤素钙钛矿上,而卤素钙钛矿又分为全无机钙钛矿和有机无机杂化钙钛矿,存在钙钛矿量子点、纳米线、多晶膜、单晶膜、大尺寸单晶等多种形态,拥有各自的特点。它们被广泛应用于太阳能电池、光电探测器和激光器等各种光电器件。波长传感器,能够识别颜色/光谱信息的传感器,被广泛应用于光通信、图
变电站电力设备已慢慢由传统的人力监察与摄像头远程监控模式转化成智能的管理模式,通过机器人技术实现对设备的智能识别以及通过无线通信技术与后台服务器进行实时交互,实现对变电站全方位的监察。然而目标识别的准确度以及信息交互的可靠性与实时性依旧是实现变电站智能化管理的重要问题。随着深度学习与无线通信技术的快速发展,目标识别的准确度得到了大幅提升,在与后台服务器通信,无线通信网络以其组网灵活、成本低廉等优点
随着科技的快速发展,移动机器人已经在多个领域中得到了广泛的应用,已然是社会发展中必不可少的部分。其中地面轮式移动机器人是最为常见的一种机器人,其自主导航能力是移动机器人可以完成任务的先要条件。因此路径规划是移动机器人领域中一个重要的问题,它是机器人在移动过程中避开障碍物的重要保证。当今移动机器人已逐渐变为运行在充斥着移动障碍的动态环境中,所以对移动障碍物的应对能力已成为现如今路径规划技术中的重要问
轨道电路用于自动、连续监测区段是否被车辆占用同时控制转辙装置,以保证行车安全。轨道电路出现故障会严重影响行车安全,因此提高轨道电路故障诊断的准确性、及时性十分必要。尽管现今已有许多关于轨道电路故障诊断的智能算法,但是铝电解电容劣化和轨道电路多故障分类还没有被深入研究。在这些问题中检测延迟大并且很多故障难以被准确分类。本文针对铝电解电容劣化这类渐变故障的检测、轨道电路的多故障分类问题开展了如下研究工
电磁流量传感器因其具有结构简单、测量精度高、响应速度快、无压力损失等优点,在流量测量领域得到广泛应用。电磁流量传感器的励磁磁路结构决定传感器的感应磁场分布,不仅直接影响传感器的测量性能,而且影响其系统功耗。但是,励磁磁路结构参数众多,实际应用中难以根据不同的性能要求开展电磁流量传感器磁路结构的优化设计。因此,本文将理论分析、有限元仿真、响应面法建模和遗传算法优化相结合,建立了一套完整高效的磁路结构
近年来,我国心血管疾病的发病率和致死率逐年上升。心律失常是心血管疾病早期症状的重要表现,能够及时准确的诊断出异常心电信号具有重要的医学价值和社会意义。心电图是分析心电信号最直接的工具,通过分析心电图可以诊断相应的心脏活动状态。然而,由于心电信号本身的低振幅和不规则特性,人工分析不仅需要依靠医生长期经验的积累,还浪费了医疗资源。因此本文主要利用多尺度小波变换原理和深度学习相结合的方法实现异常心拍的检
随着工业化的迅猛发展,接入电力系统低压配电侧的用电负载不断增加,导致电能质量问题日益严重。不同特性的负载会引起不同的电能质量问题,例如接入感性负载会造成输电线路传送大量的无功功率,降低功率因数;接入非线性负载会向系统注入谐波电流;接入不对称负载会导致系统三相电流不平衡等。目前,治理电能质量的主要办法是利用各种电能质量补偿装置。为了提高装置的利用率和性价比,希望电能质量补偿装置可以一机多用,即一种电
随着物流行业的飞速发展和人们对现代叉车的可操纵性需求的提升,叉车稳定性控制问题受到了人们的高度关注。越来越小的操作空间,越来越高的操作要求都对叉车的稳定性控制提出了越来越高的要求,而传统的叉车控制将叉车视为一般的车辆控制,缺乏控制对象的特殊性,尤其是没有考虑货物对于叉车稳定性的影响,有关资料表明,相当一部分叉车事故是由于所装载货物造成的,无论是货物上升高度过高导致叉车出现纵向倾覆,还是装载货物导致
终端设备的数量在移动互联网技术的极速发展中呈现出几何增长的趋势,同时业务类型日益丰富,对数据流量和时延的要求也日益提高。为了满足未来无线通信的流量需求,网络将趋于致密化。致密网络即在通信场景中密集部署小蜂窝,每一个终端都可能被多个蜂窝覆盖,所以会产生复杂的关联问题。本学位论文研究的是致密网络中的蜂窝关联问题,即终端与蜂窝如何关联的问题,目标是兼顾网络的系统性能和算法耗时,快速实现蜂窝关联决策。首先