CN101305330A - 用于开关电源的非线性控制器 - Google Patents

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CN101305330A CNA2006800420853A CN200680042085A CN101305330A CN 101305330 A CN101305330 A CN 101305330A CN A2006800420853 A CNA2006800420853 A CN A2006800420853A CN 200680042085 A CN200680042085 A CN 200680042085A CN 101305330 A CN101305330 A CN 101305330A
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Abstract

用于开关电源的非线性控制器的方法及其系统。

Description

用于开关电源的非线性控制器
背景技术
本发明涉及开关变换器、例如直流-直流变换器。本装置用于有效地将处于一个水平的电压和电流变换到不同水平的电压和电流。当不管大功率还是电池工作需要高效率时，开关变换器尤其重要。开关变换器普及到众多消费产品中，他们几乎处于日常生活的每个角落，例如移动电话(cell phone)、个人数字助理(Personal Digital Assistants，PDA)、个人电脑(personal computer)等。直流-直流变换器的关键特征是其尺寸小，成本低。这些是通过有效的设计实现的。
开关变换器用于将输入直流电压转换为输出直流电压。这种变换器可以降低(降压)或者增加(升压)输入直流电压(也可以是降压-升压型变换器)。
传统的电源使用脉宽调制(Pulse Width Modulation，PWM)控制用于变换器中的电源装置。开关变换器的一种类型是同步降压型变换器。这种变换器典型地具有控制器、驱动器、一对开关以及耦接至该对开关的LC滤波器。控制器为驱动器提供控制信号，该驱动器然后驱动该对开关，比如高压侧开关和低压侧开关。该驱动器交替接通和断开每个开关从而控制电感器电流以及直流-直流变换器(DC to DC converter)的输出电压。这种控制器典型地利用脉宽调制信号控制高压侧开关和低压侧开关的状态。
改进开关变换器的大小和成本的方法之一是最优化外部无源组件的大小。这可以通过最优化开关频率和控制回路达到。
随着深亚微米(deep sub-micro)互补式金属-氧化层-半导体(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor，CMOS)的出现，需要具有极低电压、高容差和高电流的电源。导致了无源滤波器组件必需被标度到极小的阻抗，具体说，输出电容被标度到优质和高值。该电容器决定用于亚微米CMOS的开关变换器的大小和成本。总体上来说，电容器越小，成本越低。
这就需要能使输出电容器缩小的控制技术。
如图1表示一种典型的电压模式控制器，该控制器由控制脉宽调制器的固定补偿器组成。输入到固定补偿控制器的输入是误差信号，该信号是所需参考电压和输出电压的差值。固定补偿器的典型形式具有比例-积分-微分控制器(proportional derivatives and integral control，PID)。这种控制器考虑到相对快速的性能，它使变换器保持既可以不连续导电也可以连续导电。如果这两种动作模式是可能的，那么为了保证稳定的补偿，需要减少补偿器带宽。因为连续导电和不连续导电间的输出电压占空比转换函数是不同的。
如图2所示，上述问题的一个解决方案是增加内部高速电流反馈回路。这类似于用于伺服机构的比率控制。这种内部电流回路使电感器电流的控制线性化。这样指令输出电压的电流是相同的，不依赖于传导模式，因此用于这两种工作模式的补偿器可以是相同的。
然而这种技术是有局限性的。主要的局限来自于内部电流回路限制了控制权限，以及因而使回路内部中的比率饱和。这是由可以应用到电感器的有限电源引起的。这种比率饱和导致回路以及用于高带宽的不稳定性。这样，电流模式控制器为了稳定，尤其是为了在高占空比和低占空比稳定，就必须具有一个较低的带宽。因此，在有些传统方法中，系统对干扰或者其它变化的响应可能会比所需程度慢。
需要能高带宽工作的控制方法。
发明内容
在一个实施例中，本发明的控制器包括非线性控制器组件，该组件能够为开关驱动器提供开关状态，该开关状态对应于至少一个预定的开关电源状态变量。该非线性控制器组件可操作地连接，以接收至少一个作为输入的预定的开关电源状态变量。开关状态和至少一个预定的开关电源状态变量之间的关系通过预定的方法获得。
还公开了本发明的控制器的其他实施例，包括开关电源的至少某些内部状态被估计的实施例。
还公开了本发明的受控开关电源的实施例。
参照附图和详细说明以更好地理解本发明，以及其中其它和进一步的需要，其保护范围在权利要求中指出。
附图说明
图1是传统的电压模式控制器；
图2是另一个传统的电流模式控制器；
图3a-3d是表示本发明的非线性降压型控制器的实施例的框图；
图4表示本发明的非线性控制器的一个实施例使用的通用开关曲线；
图5表示本发明的非线性控制器的一个实施例的启动瞬变；
图6表示本发明的非线性控制器的实施例的较大负电流阶跃的一个实例；
图7表示本发明的非线性控制器的一个实施例的正负载阶跃；
图8表示用于恒定大负载电流的稳定轨道的一个实例；
图9表示用于轻负载的稳定轨道；
图10表示包括状态估计器的本发明的系统的一个实施例；
图11表示包括状态和负载电流估计器的本发明的系统的一个实施例；
图12表示本发明的系统的一个实施例，在该实施例中，将来的负载从过去的负载电流的趋势预测出来；
图13表示本发明的系统的一个实施例，在该实施例中，能够获得指示负载将要发生急剧变化的信息；
图14表示用于本发明的系统的一个实施例的模拟在相平面中的启动轨迹；以及
图15、16、17、18表示用于本发明的系统的一个实施例的模拟的Mathworks Simulink模型。
具体实施方式
在一个实施例中，本发明的控制器包括非线性控制器组件，其能够为开关驱动器提供开关状态，该开关状态对应于至少一个预定的开关电源状态变量。该非线性控制器组件可操作地连接，以接收至少一个作为输入的预定的开关电源状态变量。开关状态和至少一个预定的开关电源状态变量之间的关系通过预定的方法获得。
在一实例中，预定的方法包括最优化开关状态和内部状态的预定函数。
本发明的一个实施例使用静态非线性控制器，该控制器基于调节器的状态及其负载电流计算用于控制开关电源(在一实施例中为直流-直流变换器)中的开关的最优化转换面。
在本实施例中用于定义非线性控制器的最优化函数可以基于动态规划(dynamic programming)、模型预测控制(model predictive control)或者几乎任何一种最优化技术。在一实施例中，非线性最优化函数是固定函数；系统参数、电源电压、开关状态以及内部状态已知。内部状态是电容器电压和电感器电流。在一实施例中，通过设置预定的补偿函数、动态规划(参见，例如，《Introduction to Optimization Practice》第173-194页，ISBN：471-70233-1，作者：L.Pun，以及《State Variablesfor Engineers》第575-577页，作者：De Russo、Roy、Close，出版：John Wiley and Sons，new York，N，Y.，出版日期：1965)确定最可能的轨迹，从而最小化例如与约束一致的电力消耗。具有大负载瞬变的动态规划算法能够确定最可能的轨迹以维持调节。
最小化成本函数的一个实例是：
J k = W P Σ i = 0 n P k - i + W V ( v C - v tor ( Iloa d k + 1 . ) ) 2 + W l ( abs ( i L ) - I max ) | abs ( i j ) > I max
其中
J是要最小化的成本
所有的W是用于控制效果的权重
P是加和最后N步的步骤的功耗
Imax是电感器电流限度
Vc是电容器电压
Iload是当前负载电流(K+1，或者使用预测的)
Var是电压容限函数，其使用公差规格在高电流下计算下降总和，从而改进用于负载阶跃的最大误差。
由于少量可能的输入(即开关状态)、变换器工作的短时间范围以及设备的低复杂程度(即二阶)，在大负载瞬变的实例中进行动态规划是可能的。
在一实例中，在恒定的负载电流下，控制器的工作由开关状态的变化的重复应用组成，以维持所需电压在容限输出电压以及最优化效率。在轻负载电流，这包含“三态”中开关以最小化负电感器电流。
其它的约束容易实现。一个约束将是限制最大电感器电流。这通过当电感器电流超出最大正(或负)值时改变开关状态来完成，然后，在一段时间后重复应用初始的开关状态。选择时间间隔来交替使用最大平均电感器电流和开关损耗。
可听见的低声(可听见的噪音)的约束通过自最近的开关事件后出现的一段长时间之后请求开关实现。开关事件的频率因而被限制在高于，比方说，20KHz。上述约束是示例性的；其它的约束也包括在本发明的范围内。
通过在充电、放电和三态之间转换产生了实质上有效的轻负载操作。当在不连续导电模式中时，这样的转换阻止电感器电流变负。
非线性开关函数可以通过固定的查找表(lookup table)、数字信号处(Digital Signal Processing，DSP)或者其它的模拟或数字硬件来执行。具有数字方法的采样时间需要足够快，以使得调节器的动态在采样间没有变化很多。一个示例性的模拟实施例包括使用比较器的分段线性近似。一个示例性的数字实施例包括只读存储器的使用，该只读存储器将计算其状态基于输入的正确性。另一个示例性的数字实施例包括DSP或数字信号处理器，该数字处理器基于方程的代数解计算所需的开关状态。
为了更好地阐明本发明的系统，下面说明示例性的实施例。本示例性的实施例使用降压型变换器布局(buck converter topology)。然而，本发明的方法可适用于任何降压型(buck)、升压型(boost)、或者降压-升压型(buck-boost)、前向型(forward)、反激型(fly-back)、单端初级电感型(Single-Ended Primary Inductance Converter，SEPIC)、cuk等类型的通用变换器。具有某些上述其它类型的变换器的许多开关状态都是可能的。例如，在降压-升压型布局中，开关状态为降压、升压、降压-升压、短过电感以及打开。具有降压型布局的开关状态为充电、放电以及三态。
图3a-3d所示的框图表示非线性控制器的一般形式。应该注意的是控制器可以用于任何通用电源。参照图3a，非线性控制器20为开关驱动器30提供开关状态45。非线性控制器20接收作为输入的开关电源25的输出以及许多开关电源内部状态变量，例如，在图3a所示的实施例中，在输入端到电路的电压包括两个或更多无功组件65、开关电压Vsw、通过电感器60的电流、负载电流55以及输出电压50。
在图3b表示的实施例中，非线性控制器被作为存储器22(在实施例中表示的是ROM)执行。存储器用于执行查找表(存储在所述存储器中的数据结构)，该数据结构包括许多开关状态，每个开关状态有一个或多个相应的预定开关电源状态变量；当在相应的预定时间提供给开关电源的开关驱动器时，所述的每个开关状态能够获得预定的开关电源输出。
在图3c表示的实施例中，非线性控制器被作为一个或多个处理器27以及一个或多个计算机可用介质32执行，使处理器27获得上面所述的开关状态的序列，其中，计算机可用介质32中具有计算机可读代码。处理器27、一个或多个计算机可用介质32以及输入通过互连组件(比如计算机总线)可操作地连接。在一实例中，一个或多个处理器27以及一个或多个计算机可用介质32是数字信号处理的部分。
在图3d所示的实施例中，非线性控制器被作为分段线性近似执行，其使用非线性模拟电路47和比较器49控制开关状态。结合于多个比较器的非线性模拟电路的多个输出同样可以用于实施两个以上的开关状态。例如，可以实现开关打开或者三态。实施非线性模拟电路有许多方法(参见，例如，《Nonlinear Circuit Handbook》第二章，作者：DanialH.Sheingold，出版：Analog Devices，Inc.Norwood Massachusetts以及《Design of Analog Fuzzy Logic Controllers in CMOS TechnologiesImplementation，Test and Application》ISBN-10：1-4020-7359-3，作者：Dualibe，Carlos，Verleysen，M.，Jespers，P)。
图4表示非线性控制器的一个实施例使用的通用开关曲线。该曲线既可以从解析表达式计算出来，也可以用数字推导出来。在一实例中，数字技术是离散的动态规划。具有这种技术的推导起始于最终所需的状态并且再及时地接连逆向工作，每个时间的实例都列举了所有可能的开关状态。在每个时间步，成本函数用于评价开关状态及时达到该点的所有选择的质量。这被及时地持续返回，直到为所有可能的系统状态都产生全平面。该平面然后用于规划非线性控制器。如果上述变成数字上难处理的，则还有几个其他的技术。一个技术基于模型预测控制(modelpredictive control)；另一个技术源于用于广义的优化问题的技术，比如遗传规划(genetic programming)、模拟退火(simulated annealing)、穷举数值搜索(exhaustive numerical search)以及神经网络(neuralnetworks)等等。具有模型预测控制的控制器开始于它的当前位置并且计算出最优化的轨迹直到将来某个时间(参见，例如，《Adaptive recedinghorizon control for constrained nonlinear systems》第1286-1291页，作者：Mayne，D.Q.；Michalska，H，期刊：Proceedings of the 32nd IEEEConference on Decision and Control，1993，日期：1993年12月15日-17日，第2卷)。利用上述轨迹，计算下一时间步的系统状态，该过程在每次时间步重复直至到达最终时间。
转换面绘于相平面中，在该相平面中，垂直轴上为电感器电流，水平轴上为电容器电压。上下Vc界限表示可接受的电容器电压的范围。也表示出了最大和最小电感器电流界限。用在所有的现代电源中的共同技术是电压容限：就是使最优化电压与静态负载电流产生联系的负载线。在高负载电流，瞬变将只降低负载电流，因此输出电压将只增高。结果是电容器电压将被保持在接近下限。反之亦然。
如下是使用本发明开关曲线的实施例。将来的负载电流是预测的或估计的，并且基于稳态-伏秒平衡计算需要达到该负载电流的电感器电流，从而确定负载线上的最优化电压，这是将来状态的目标。开关曲线用于从该状态为所有可能的输入及时地向后计算，它是从状态空间中的当前位置到达目标将来状态位置的最佳方法。
在一实例中，通过负载电流确定最佳目标电压。这被称作电压容限。当负载电流低时，输出电压不应该接近它的上限，因为负载牵引只会使它下降，而当负载电流在最大时，输出电压应该在下限，因为负载电流只能升高。这改进了缘于瞬载事件的误差。典型的电压推进曲线是直线，它将零负载电流时的上限电压连接到负载电流最大值时的电压下限。
图5表示启动瞬变。最初，电感器切换到充电状态直到达到上限电流。然后在放电和充电之间切换电感器，沿着最大电流限度实现滞环控制(hysteretic control)。这类似于滑模控制(sliding mode control)方案，其中，滑动面是最大电感器电流。电感器电流保持在这个高水平直到最后可能的时刻。当转换面指令改变到放电时，调节器适度地转换到最佳状态空间目标。
图6表示较大负电流阶跃的例子。通过转换面控制开关放电，然后通过在最短的时间内移动电容器电压的方式又返回到充电。
图7表示正负载阶跃。这实质上是前面图形的颠倒。再次控制开关从充电到放电，在最少量的时间内移动电容器电压。
图8表示用于恒定大负载电流的稳定轨道的例子。开关周期性地从充电切换到放电，使电压和电流保持在一个小范围内变化。
图9表示用于轻负载的稳定轨道的例子。值得注意的是开关从充电切换到放电切换到三态。三态使电感器电流不趋向负值，改进了效率。
在一实施例中，为了达到非线性控制，必需知道电容器电压以及电感器电流。电容器电压和电感器电流可以通过直接测量得到。在另一实施例中，电容器电压和电感器电流可以设法采用估计器获得。所提出的状态估计器是通过传统技术设计的，比如，但不仅限于，最小二乘估计器(least squares estimators)、贝叶斯估计器(Bayesian estimators)，或者是通过对应于美国专利申请号为11/553,917的美国专利申请2XXX/XXXXXX(代理卷号31953-104)中所描述的技术设计，设计成具有加强状态以同时估计负载电流。包括状态估计器120的本发明的系统的实施例示于图10中。
在某些实施例中，为了提供开关电源25状态变量的估计，(在一实施例中为自适应)设备估计器组件120利用最小均方(Least MeanSquare，LMS)算法。(对LMS算法的说明参见，例如，《Introductionto Adaptive Filters》第108-110页，ISBN：0-02-949460-5，作者：S.Haykin)。在其它的实施例中，(自适应)设备估计器组件120利用递归最小二乘(Recursive Least Square，RLS)算法(对RLS算法的说明参见，例如，《Introduction to Adaptive Filters》第139-143页，ISBN：0-02-949460-5，作者：S.Haykin)。
如申请号为11/553,917(代理人登记号31953-104)的美国专利申请中所公开的，在一实施例中，本发明的控制器包括能够以第一采样率从系统中对输出信号采样和从该系统中对输入信号采样的采样组件，该第一采样率至少等于预定的运行速率，能够接收以第一采样率采样的输出信号和输入信号并获取用于多个输入参数的值的输入参数获取组件，上述用于输入参数的值以第一采样率采样，能够接收以第一采样率采样的用于输入参数的值并提供用于输入参数的二次采样值的采样抽取器组件，二次采样值以第二采样率采样，第二采样率小于第一采样率，能够接收输入参数的二次采样值并获取系统模型的自适应设备估计器组件，上述模型反映系统的变化。
如申请号为11/553,917(代理人登记号31953-104)的美国专利申请中所公开的，在另一实施例中，本发明的方法包括从系统中对输出信号采样并从该系统中对输入信号采样，从采样的输出信号和采样的输入信号中获取来自逆矩阵的预定有限数目的行和列的值和来自最小二乘解的预定有限数目的行向量的值，并且从来自逆矩阵的预定有限数目的行和列的值和来自最小二乘解的预定有限数目的行向量的值中获取用于系统的模型。一旦获取了系统模型，则可以执行自适应控制方法。
如图11所示，在一实施例中，模型参数可以通过模型参数估计器125以及状态和负载电流估计器120来估计。
如申请号为11/553,917(代理人登记号31953-104)的美国专利申请中所公开的，在一个示例性实施例中，本发明不限于示例性实施例，系统25(直流-直流电源)的参数变化缓慢。因此有可能使用参数更新较慢的离线计算。在状态估计器设计中，模数变换器(ADC)测量电源25中输出和输入(在某些实施例中还有中间)电压。自相关器和互相关器也采用ADC结果以测量电源25的性能。该参数计算是在一个较低采样率下离线完成的。这就降低了那些任务的成本，因为数字逻辑电路可以是简单的微序列器(micro-sequencer)形式。
如图12所示，在另一个实施例中，本发明的控制器还包括负载电流估计组件120。如申请号为11/553,917(代理人登记号31953-104)的美国专利申请中所公开的，在一个实施例中，负载电流估计组件能够接收以第一采样率采样到的输出信号并从(自适应)设备估计器组件中接收状态估计数据，并能够以第一采样率的估计负载电流数据，以及另一个采样抽取器组件，该组件能够以第一采样率接收估计负载电流数据并能够以预定运行速率为非线性控制器20提供估计负载电流数据。
在一个实施例中，如申请号为11/553,917(代理人登记号31953-104)的美国专利申请中所公开的，模数变换器是过采样模数变换器，在一个实施例中是Δ-∑模数变换器，它包括在上述实施例中的过采样调制器、Δ-∑调制器以及采样抽取滤波器。过采样调制器将模拟输入电压变换成高速数码流。该数码流可以像一个比特宽那样小。因为数码流是在很高的速率下采样，所以低通过滤比特流和重新获取高精度、低采样率模拟信号的表达是可能的。
在一个实施例中，采样组件是过采样(在一个实施例中是∑-Δ)调制器且该第一采样率是过采样率。在一个实施例中，输入参数获取组件是自相关和互相关估计器。应该注意到输入参数获取组件的其他实施例也是可能的，并也在本发明的保护范围内。还应该注意到过采样(在一个实施例中是∑-Δ)调制器为状态估计器和负载估计器提供输入的实施例是可能的。
在许多应用中，包括直流-直流变换器的应用中，尤其是利用互相关和自相关函数的实施例中，采样抽取滤波器(采样抽取器)函数可以内置。这减少了成本，因为单比特倍乘法器仅仅是单门式，而高精确度的数字乘法器可能是高成本的设计。
应该注意到，尽管以上所示的实施例没有明确地自适应性，非线性控制器的自适应性实施例也是可能的，并也在本发明的保护范围之内。例如，如图2a和2b所示，一旦状态被估计，成本函数可以用于识别状态，并且非线性控制器可以是自适应非线性控制器。在图2e所示的实施例中，使用的存储器不是只读存储器而是随机存取存储器，其通过自适应组件来改变。
如图12所示，在另一实施例中，利用负载电流预测器130从过去的负载电流的趋势预测将来的负载。这种预测在一个实例中可以通过有限脉冲响应(finite impulse response，FIR)滤波器来实现而在另一个实例中可以通过无限脉冲响应(infinite impulse response，IIR)滤波器来实现。该滤波器系数在一个实例中可以通过类最小均方算法确定，而在另一个实例中通过类递归最小二乘算法确定。应该注意到本发明不仅限于上述两种算法。其他算法也可被用于预测，例如但不限于神经网络。(参见，例如S.Haykin的《Introduction tυ Adaptive Filters》ISBN 0-02-949460-5，第41-89页)。
如图13所示，在另一个实例中，可以获得指示负载将会发生急剧变化的信息。这个输入可以通过负载曲线预测器140a处理。在一个实施例中，负载电流预测器是非线性查找表。在另一实施例中，诸如JohnCanfield‘s Ph.D.在U.N.H，2003发表的论文《Electrical Engineering》等技术可为我们所用。在一个实施例中，使用到非线性查找表技术、例如小脑模型关节控制器(cerrebular model articulation controller，CMAC)。
下面提供示例性实施例的模拟结果。图14表示相平面中的启动轨迹。能看见滞环电流限度和稳定轨道以及有限的最小电感器电流。图15、16表示用于模拟的Mathworks Simulink模型。图15是最高水平。图16是状态空间形式(state-space form)的降压型变换器的模型。图17是非线性控制器逻辑电路(the non-linear controller logic)模型。图18是用于非线性控制器逻辑电路的开关函数模型。
尽管本发明教导已经公开了各种实施例，但应该认识到本发明还可以是在本发明思想中的多种更进一步的和其它的实施例。

Claims (45)

1.一种用于开关电源的控制器，该控制器包含：
非线性控制器组件，该组件能够为开关驱动器提供开关状态，所述的开关状态对应至少一个预定的开关电源状态变量；
所述非线性控制器组件可操作地连接，以接收作为输入的至少一个预定的开关电源状态变量；
开关状态和至少一个预定的开关电源状态变量之间的关系通过预定的方法获得。
2.如权利要求1所述的控制器，其特征在于所述的预定的方法包含最优化所述的开关状态和内部状态的预定函数。
3.如权利要求2所述的控制器，其特征在于所述的开关状态和至少一个预定的开关电源状态变量之间的关系通过利用动态规划最小化所述的预定函数获得。
4.如权利要求2所述的控制器，其特征在于所述的预定函数受至少一个约束条件的约束。
5.如权利要求2所述的控制器，其特征在于所述的开关状态和至少一个预定的开关电源状态变量之间的关系通过利用最优化技术最小化所述的预定函数获得。
6.如权利要求2所述的控制器，进一步包含：
状态估计组件，该组件能够接收输出电压和到开关电源的输入，并且能够提供开关电源状态模型中状态的估计以及所述开关电源的负载电流的估计。
7.如权利要求7所述的控制器，进一步包含：
负载电流预测器，该预测器接收来自所述状态估计器组件的当前负载电流的估计；所述的负载电流估计器能够预测将来的负载电流值。
8.如权利要求7所述的控制器，其特征在于所述的负载电流预测器包含数字滤波器。
9.如权利要求8所述的控制器，其特征在于所述的数字滤波器是有限脉冲响应滤波器。
10.如权利要求8所述的控制器，其特征在于所述的数字滤波器是无限脉冲响应滤波器。
11.如权利要求8所述的控制器，其特征在于所述的滤波器的滤波器系数通过最小均方型算法确定。
12.如权利要求8所述的控制器，其特征在于所述的滤波器的滤波器系数通过递归最小二乘型算法确定。
13.如权利要求7所述的控制器，其特征在于所述的负载电流预测器接收指示负载中将要发生急剧变化的输入信号；所述的负载电流预测器能够预测负载中发生急剧变化之后将来的负载电流值。
14.如权利要求13所述的控制器，其特征在于所述的负载电流预测器利用非线性查找表。
15.如权利要求14所述的控制器，其特征在于所述的非线性查找表通过神经网络的方式来执行。
16.如权利要求1所述的控制器，其特征在于所述的非线性控制器组件包含用于通过应用组件访问的存储器，所述的存储器包含：
存储在所述存储器中的数据结构，所述的数据结构包含：
多个开关状态，所述多个开关状态中的每个开关状态具有相应的至少一个预定开关电源状态变量；
当所述的每个开关状态被提供给开关电源的开关驱动器时，其能够获得预定的开关电源输出。
17.如权利要求2所述的控制器，其特征在于所述的非线性控制器组件包含：
至少一个处理器；以及
至少一个包含计算机可读代码的计算机可用介质，所述的计算机可读代码能够使得所述的至少一个处理器：
应用最优化技术来最小化预定的函数；以及
从应用最优化的技术中，获得开关状态和至少一个预定开关电源状态变量之间的关系。
18.如权利要求17所述的控制器，其特征在于所述的最优化技术是动态规划。
19.如权利要求17所述的控制器，其特征在于所述的最优化技术选自于由模型预测控制、遗传规划、模拟退火、穷举数值搜索以及神经网络组成的组。
20.如权利要求1所述的控制器，其特征在于所述的非线性控制器组件包含：
多个比较器，所述的多个比较器可操作地连接，为所述的开关状态和至少一个预定开关电源状态变量之间的关系实质上提供分段线性近似。
21.一种系统，包含：
开关电源，该开关电源包含：
电路，该电路包含至少两个无功组件，所述的无功组件被设置成提供输出电压并能够被从一个输出电压状态转变到另一个输出电压状态；
开关组件，该组件能够在至少两个开关状态之间转换所述的电路，所述的至少两个开关状态包含所述的一个输出电压状态和所述的另一个输出电压状态；
驱动器组件，该组件能够接收输入控制信号并且驱动开关组件以引起在所述的至少两个开关状态的其中两个状态之间的转换；以及
非线性控制器组件，该组件能够为所述的驱动器组件提供开关状态，所述的开关状态对应于至少一个预定的开关电源状态变量；
所述的非线性控制器组件可操作地连接，以接收作为输入至少一个预定的开关电源状态变量；
开关状态和至少一个预定的开关电源状态变量之间的关系通过预定的方法获得。
22.如权利要求21所述的系统，其特征在于所述的预定的方法包含最优化所述的开关状态和内部状态的预定函数。
23.如权利要求22所述的系统，其特征在于所述的开关状态和至少一个预定的开关电源状态变量之间的关系通过利用动态规划最小化所述的预定函数获得。
24.如权利要求22所述的系统，其特征在于所述的预定函数受至少一个约束条件的约束。
25.如权利要求22所述的系统，其特征在于所述的开关状态和至少一个预定的开关电源状态变量之间的关系通过利用最优化技术最小化所述的预定函数获得。
26.如权利要求22所述的系统，进一步包含：
状态估计组件，该组件能够接收输出电压以及到开关电源的输入，并且能够提供开关电源状态模型中状态的估计以及所述开关电源的负载电流的估计。
27.如权利要求26所述的系统，进一步包含：
负载电流预测器，该预测器接收来自于所述的状态估计器组件的当前负载电流的估计；所述的负载电流预测器能够预测将来的负载电流值。
28.如权利要求27所述的系统，其特征在于所述的负载电流预测器包含数字滤波器。
29.如权利要求28所述的系统，其特征在于所述的数字滤波器是有限脉冲响应滤波器。
30.如权利要求28所述的系统，其特征在于所述的数字滤波器是无限脉冲响应滤波器。
31.如权利要求28所述的系统，其特征在于所述的滤波器的滤波器系数通过最小均方型算法确定。
32.如权利要求28所述的系统，其特征在于所述的滤波器的滤波器系数通过递归最小二乘型算法确定。
33.如权利要求27所述的系统，其特征在于所述的负载电流预测器接收指示负载中将要发生急剧变化的输入信号；所述的负载电流预测器能够预测负载中发生急剧变化之后将来的负载电流值。
34.如权利要求33所述的控制器，其特征在于所述的负载电流预测器利用非线性查找表。
35.如权利要求22所述的系统，其特征在于所述的非线性控制器组件包含用于通过应用组件访问的存储器，所述的存储器包含：
存储在所述存储器中的数据结构，所述的数据结构包含：
多个开关状态，所述多个开关状态中的每个开关状态具有相应的至少一个预定开关电源状态变量；
当所述的每个开关状态被提供给开关电源的开关驱动器时，其能够获得预定的开关电源输出。
36.如权利要求22所述的系统，其特征在于所述的非线性控制器组件包含：
至少一个处理器；以及
至少一个包含计算机可读代码的计算机可用介质，所述的计算机可读代码能够使得所述的至少一个处理器：
应用最优化技术来最小化预定的函数；以及
从应用最优化的技术中，获得开关状态和至少一个预定开关电源状态变量之间的关系。
37.如权利要求36所述的系统，其特征在于所述的最优化技术是动态规划。
38.如权利要求36所述的系统，其特征在于所述的最优化技术选自于由模型预测控制、遗传规划以及神经网络组成的组。
39.如权利要求21所述的系统，其特征在于所述的非线性控制器组件包含：
多个比较器，所述的多个比较器可操作地连接，为所述的开关状态和至少一个预定开关电源状态变量之间的关系实质上提供分段线性近似。
40.一种控制开关电源的方法，该方法包含以下步骤：
最小化开关电源的开关状态和内部状态的函数；
从所述的最小化获得开关状态和至少一个预定的开关电源状态变量之间的关系；
向开关电源中的开关驱动器提供开关状态。
41.如权利要求40所述的方法，其特征在于最小化函数的步骤包含利用动态规划最小化函数的步骤。
42.如权利要求40所述的方法，进一步包含以下步骤：
估计开关电源的至少某些内部状态和负载电流；以及
利用最小化函数中的估计结果。
43.如权利要求42所述的方法，进一步包含为开关电源模型估计参数的步骤。
44.如权利要求42所述的方法，进一步包含从当前的负载电流预测将来的负载电流的步骤。
45.如权利要求44所述的方法，其特征在于预测将来的负载电流的步骤进一步包含接收指示负载电流中将发生急剧变化的信号的步骤。
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