0 引 言
近年来, 随着非线性控制策略研究的深入, 人们逐渐对采用模糊逻辑控制器( FLC) , 神经网络( NN) , 以及神经模糊控制器( NFC) 等策略来改善DC/ DC 变换器的动态特性产生了兴趣。模糊控制器的控制不依赖于被控模型的精确程度, 而是依赖于模糊控制规则的有效性。因此模糊控制器十分适用于对DC/ DC 变换器的控制。很多文献已经探讨过模糊控制在电力电子电路中的可行性和有效性。但是模糊逻辑控制器设计在选择最优隶属函数和模糊规则库方面还存在一定困难。
笔者针对降压、升压和降压- 升压变换器, 设计了DC/ DC 变换器自适应模糊逻辑控制器( AFLC ) 。
AFLC 优化了隶属度函数, FLC 的规则库从模式文件的训练数据中获得。
1 自适应模糊逻辑控制器设计
DC/ DC 变换器的FLC 结构如图1 所示。模糊逻辑控制器由模糊化、模糊推理和反模糊化三部分组成。
图1 中, Ui 是DC/ DC 变换器的输入电压, Uo 是DC/ DC 变换器第k 次采样时间的实际输出电压, Uref为参考输出电压。
图1 DC/ DC 变换器的FLC结构图
FLC 的输入分别为误差e 和误差e 的差分d e, 其定义如下:
FLC 的输出为占空比变化du( k ) 。
采用Mamdani 型FLC, 模糊规则的形式为Ri: IF e is A i and de is B i T HEN duk is Ci此处, A i 和Bi 是语言论域的模糊子集, Ci 是单元素*。每个语言论域被分为七个模糊子集: PB ( 正大) , PM( 正中) , PS( 正小) , ZE ( 零) , NS ( 负小) , NM( 负中) , NB( 负大) 。隶属度函数采用梯形表示, 输入输出变量的隶属度函数如图2 所示, 将误差量e, de 定义为模糊集的论域, e, de= [ - 3, - 2, - 1, 0, 1, 2, 3] ,以e, d e 为输入的FLC 的控制规则表如表1 所示。