1 引言

DC/DC變換器是一種強非線性電路，電路的電氣參數(shù)存在不確定性，負載性質(zhì)也是多變的，主電路的性能必須滿足負載大范圍的變化，同時它還具有離散和變結(jié)構(gòu)的特點，所有這些使DC/DC變換器控制器的設(shè)計較為復雜。由于傳統(tǒng)的控制方法是基于線性系統(tǒng)理論，所以，應(yīng)用于DC/DC變換器中并不能獲得理想的動態(tài)性能。

有兩種途徑可以不利用線性系統(tǒng)理論。一種是建立一種精確的非線性模型，但是，這種方法需要復雜的數(shù)學推導，經(jīng)常導致復雜的控制算法，而不適合實際應(yīng)用。另一種方法是把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng)，即智能控制，它不需要建立精確的數(shù)學模型，并且對于電路參數(shù)變化具有良好的魯棒性。

2 智能控制

智能控制是控制理論發(fā)展的高級階段，它的建立和發(fā)展是以眾多新興學科為基礎(chǔ)的。智能控制的基本出發(fā)點是仿人的智能實現(xiàn)對復雜不確定性系統(tǒng)進行有效的控制。目前智能控制設(shè)計的途徑有：

1）基于專家系統(tǒng)的專家智能控制；

2）基于模糊推理和計算的模糊控制；

3）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；

4）基于信息論，遺傳算法和以上三種算法的集成型智能控制。

本文將重點討論模糊控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在DC/DC變換器中的應(yīng)用。

3 模糊控制在DC/DC變換器中的應(yīng)用

模糊控制是應(yīng)用模糊集合理論的控制方法，提供一種實現(xiàn)基于知識（規(guī)則）的，甚至語言描述的控制規(guī)律的新機理，例如：如果輸出電壓誤差是正的，并且它的變化率是負的，那么輕微減少占空比等等。所以，模糊控制設(shè)計方法比較簡單。雖然，相對于傳統(tǒng)控制器，模糊控制通常不能提供更好的小信號響應(yīng)，但是，它是基于啟發(fā)式推理規(guī)則的，在非線性的DC/DC變換器中應(yīng)用是非常容易的。

模糊控制的基本思想是基于專家經(jīng)驗和領(lǐng)域知識，總結(jié)出若干條以IF（條件）THEN（作用）形式表示的模糊控制規(guī)則，構(gòu)成描述具有不確定性復雜對象的模糊關(guān)系，通過被控系統(tǒng)輸出誤差及誤差變化和模糊關(guān)系的推理合成獲得控制量，從而對系統(tǒng)進行控制。

模糊控制采用帶修正因子的模糊控制器,其控制規(guī)則為

μ(k)=ε(k)＋(1－α)ε_c(k)

式中：μ(k)為輸出與測量值之差；

ε_c(k)為給定值與測量值之差，ε_c(k)=ε(k)－ε(k－1)為誤差變化率；

α為加權(quán)修正因子,在0～1之間取值。

通過調(diào)整加權(quán)系數(shù),就可對控制規(guī)則進行修正。以α作為調(diào)整參數(shù)是很方便的,因為，α取值大小直接影響著被控量誤差和誤差變化率的加權(quán)程度,當被控對象數(shù)學模型的階次較高時,對誤差變化率的加權(quán)應(yīng)大于誤差的加權(quán)值,因而α可取較小值,反之亦然。

模糊控制框圖如圖1所示。模糊控制器被分為4個部分：

1）模糊化，即將輸入值轉(zhuǎn)化為模糊量；

2）知識庫，通常由數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則庫組成；

3）模糊推理，它是模糊控制器的核心，具有模擬人的，基于模糊概念的推理能力，該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊涵關(guān)系及推理規(guī)則來進行的；

4）非模糊化，即將模糊推理得到的模糊量變換為實際用于控制的精確量。

圖1 模糊控制框圖