CN116995922A - 一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制方法。在直流降压变换器系统中，不仅存在常值/慢变的干扰，还会存在高斯的噪声。该方法额外对噪声进行建模、分析、处理，在离散域下提出了自适应卡尔曼滤波器和干扰观测器(AKF+DOB)的策略，再通过自适应离散滑模控制器(ADSMC)进一步压制扰动。本发明所设计的离散复合控制器，在强噪声下，对于各种干扰及不确定性也具有强鲁棒性，有效地提升了直流降压变换器系统的抗干扰、抑制噪声性能和输出精度。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制技术,属于电力电子系统的先进控制技术领域。
背景技术
随着智能电网与可再生能源技术的不断发展和进步，直流变换器系统作为电能转换的核心组成部件，已受到越来越多的关注与研究。由于其本身具有低成本、高效率与高可靠性等优点，直流变换器系统被广泛应用于各类机电系统中，如直流微电网系统、伺服驱动系统、空间系统等。但随着控制要求的不断提高，尤其是在复杂内外部环境、时变干扰情况下，如何保证电压跟踪的高精度、动态响应的快速性以及强抗干扰能力已成为制约其性能的核心问题。
提高DC-DC电路抗干扰性能具有重要的理论意义和实际应用价值，对于提高电子设备的性能和可靠性具有重要的作用。目前，直流降压变换器系统的先进控制算法也引起了广泛的关注。早期的研究成果主要集中在基于线性控制器的解决方案，如PID控制等被广泛应用于高实时性、低计算复杂度的场景。然而，由于多源时变干扰及参数不确定的影响，常规的线性控制器往往无法实现大、小偏差工况的兼顾，难以取得满意的控制效果。后续的研究主要集中在先进非线性控制策略方面。众多非线性解决方案被广泛应用于变换器系统中，如反步控制、自适应控制、模型预测控制等。这些非线性控制策略从不同角度提升了变换器系统的控制性能。
除上述方案外，滑模控制(slidingmode control，SMC)由于其简单的控制结构、对干扰和不确定的强鲁棒性获得了广泛的研究与应用。在文献(Tan S C,Lai YM,ChiKT.General design issues ofsliding-mode controllers in DC–DC converters[J].IEEEtransactions on industrial electronics,2008,55(3):1160-1174.)中，基于线性滑模面的滑模控制器被用于解决直流降压变换器系统中干扰抑制问题，实现了输出电压的快速跟踪和匹配干扰的有效抑制。由于传统滑模中采用非连续切换项，容易导致控制量出现高频抖振，产生较大的输出电压波动。干扰精确估计和精细补偿作为一种有效的抑制抖振方案被广泛采用。为实现更快的电压跟踪响应速度，文献(Komurcugil H.Non-singularterminal sliding-mode control ofDC–DC buckconverters[J].ControlEngineeringPractice,2013,21(3):321-332.)中设计实现了一种基于有限时间观测器的非奇异终端滑模控制方案。结果表明，非奇异终端滑模设计可实现变换器系统对于参考电压的有限时间跟踪。高阶滑模控制方案由于其更高的跟踪精度和对于抖振的抑制效果，在变换器系统中亦获得广泛的研究和应用。但值得注意的是，上述滑模控制方案都是基于连续时间域来进行分析和设计，没有考虑控制器的数字化实现问题。
得益于微电子硬件设备的飞速发展，实际工程中越来越多的采用数字化的微处理器。由于其采样周期的限制，基于连续时间域设计的滑模控制器在离散化后，不可避免的出现性能下降和损失。因而，离散时间滑模控制(discrete-time SMC,DSMC)的设计和分析受到了研究人员和工程师的广泛关注。文献(Ma H,Wu J,Xiong Z.Discrete-time sliding-mode control with improved quasi-sliding-mode domain[J].IEEE Transactions onIndustrial Electronics,2016,63(10):6292-6304.)提出了一种基于到达律的离散滑模控制方案，解决了等效控制中能量过大的问题。然而，由于不连续项的存在，控制器也会导致输出电压的高频抖振。目前消除抖振现象的主要方法有饱和函数法、自适应趋近律法和扰动前馈补偿。然而，使用饱和函数，以牺牲抗干扰能力为代价获得控制信号的连续性。
抑制干扰和不确定性也是离散控制系统设计的关键目标之一。而解决这一问题有效的方法是设计一个观测机制来估计干扰或不确定性，再进行相应的前馈补偿。因此基于离散扰动观测器的控制方案既能提高跟踪性能，又能保留原控制器的抗干扰能力。
目前，最常见的离散扰动观测是使用延迟估计。该方法结构简单，在估计慢时变扰动时具有较高的估计精度。然而，对于快速时变扰动，其不能得到令人满意的结果。并且在有噪声的工况下，该方法反而会放大噪声。另外，连续观测器通过离散化可以得到离散观测器，如离散PI观测器、离散ESO观测器、离散滑模观测器。由于采样有限，这些观测器的性能也会下降。为了进一步提高扰动估计精度，文献设计了基于递归思想的离散观测器，有效的应对快变的干扰。
文献(Sun H,Madonski R,Li S,etal.Composite control design for systemswith uncertainties and noise using combined extended state observer andKalman filter[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2021,69(4):4119-4128.)中同时考虑了干扰和噪声的情形，提出了ESO+KF的结构。由于ESO高增益可以带来更快的收敛速度，但是也会使得其对噪声敏感。因此，ESO+KF可以有效的解决这一问题。但是在控制器方面，则采用状态反馈，抗干扰能力较弱。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：在直流降压变换器系统中，不仅存在常值/慢变的干扰，还会存在高斯的噪声。如果对噪声不建模、分析、处理，其控制性能往往难以满足预期。因此针对存在的干扰和噪声问题，在离散域下提出了自适应卡尔曼滤波器和干扰观测器(AKF+DOB)的策略。控制器部分则采用自适应离散滑模控制器(ADSMC)，进一步压制扰动。该复合控制方法可以保证强抗干扰性能、噪声抑制能力，提高了直流降压变换器系统的鲁棒性、动态响应以及稳态精度。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
步骤1，建立直流降压变换器的离散域数学模型为：
1)列写直流降压变换器系统电流、电压方程，可得系统连续域模型：
其中w是集总扰动，x＝[x1 x2]。
2)当控制器u通过零阶保持器(ZOH)数字实现时，即对于t∈[kT,(k+1)T]，u(t)＝u(kT)，其中T为采样周期，1)中系统可以用以下离散形式描述:
xk+1＝Φxk+Γuk+dk
其中xk代表x(kT)，Φ＝eAT,
步骤2，根据步骤1中的数学模型，对干扰和噪声进行建模为：
xk+1＝Φxk+Γuk+dk+wk
yk＝xk+vk
dk为常值/慢变的干扰,wk,vk分为模型噪声和测量噪声，同时wk,vk满足概率分布wk～Ν(0,Q),vk～Ν(0,R)。
步骤3中，根据步骤1和步骤2中的数学模型，针对噪声和干扰，设计自适应卡尔曼滤波器和扰动观测器为：
1)自适应卡尔曼滤波器
先验估计及先验误差的协方差矩阵：
卡尔曼增益：
后验估计及后验误差协方差矩阵：
带遗忘因子的协方差自适应更新：
其中遗忘因子0＜α＜1。
2)扰动观测器
其中观测器增益矩阵
步骤4，根据获得的扰动估计和状态后验估计/>针对不匹配干扰设计滑模面以及离散自适应滑模控制器为：
1)针对不匹配干扰设计滑模面为：
其中，Cs＝[c 1],c＞0， 为扰动估计，/>为状态后验估计。
2)离散自适应滑模控制器
sk+1定义为
其中离散自适应滑模控制器为
其中
步骤5中，控制信号u经过信号处理得到PWM占空比信号，从而驱动直流降压变换器电路，完成输出电压抗干扰控制。在Matlab的simulink环境中搭建相关的仿真平台，对上述控制算法进行仿真验证
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1、本发明将基于离散自适应滑模的复合控制方法应用于直流降压变换器中，能够提高变换器系统的抗干扰能力、噪声抑制能力、动态响应性能以及稳态精度。首先，自适应滤波器(AKF)能够抑制系统中的高频噪声，同时动态更新协方差矩阵以适应外部环境的变化，保证滤波效果最优性。其次，扰动观测器(DOB)实时的估计常值/慢变的干扰，用于干扰前馈补偿和AKF模型更新，从而增强系统的抗干扰性能。因此，在大干扰和强噪声环境下，与传统控制器相比，AKF+DOB结构也能保证系统更高的输出精度。
2、本发明将基于离散自适应滑模的复合控制方法应用于直流降压变换器中，能够解决匹配干扰以及非匹配干扰问题。相较于传统的控制器，本发明将非匹配干扰嵌入到滑模面的设计中。从算法层面，解决非匹配干扰问题。因此，面对非匹配/匹配干扰时，可以保证更高的动态响应性能以及稳态精度。
附图说明
图1是本发明基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制框图。
图2是突加非匹配干扰d1和干扰估计曲线图。
图3是突加匹配干扰d2和干扰估计曲线图。
图4是采用不同算法下，系统输出对比曲线图。其中三个算法分别为:离散自适应滑模+干扰观测器+低通滤波(ADSMC+DOB+LPF)、离散自适应滑模+干扰观测器+卡尔曼滤波器(ADSMC+DOB+KF)、离散自适应滑模+干扰观测器+自适应卡尔曼滤波器+带不匹配项的滑模面(ADSMC+DOB+AKF)。
图5是系统状态的测量值和实际系统输出值的对比曲线图。
图6是系统相图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制方法,具体步骤包括：
步骤1、建立直流降压变换器的离散域数学模型；
步骤2、根据步骤1中的数学模型，对干扰和噪声进行建模分析；
步骤3、根据步骤1和步骤2中的数学模型，针对噪声和干扰，设计自适应卡尔曼滤波器和扰动观测器；
步骤4、通过步骤3获得扰动估计和状态后验估计/>同时针对不匹配干扰设计滑模面以及离散自适应滑模控制器，进而实现在强干扰和噪声下的直流变换器控制律。
步骤5、在Matlab/simulink仿真环境中搭建相关的仿真平台，对上述控制算法进行仿真验证。
上述步骤具体说明如下：
步骤1，建立直流降压变换器的离散域数学模型为：
1)列写直流降压变换器系统电流、电压方程为：
其中μ∈[0，1]表示PWM占空比。w1和w2是由L、C、R、E参数的摄动引起的集中扰动。
令x1＝vo-vr,可得系统连续域模型：
其中w是集总扰动，x＝[x1 x2]T。
2)当控制器u通过零阶保持器(ZOH)数字实现时，即对于t∈[kT,(k+1)T]，u(t)＝u(kT)，其中T为采样周期，1)中系统可以用以下离散形式描述:
xk+1＝Φxk+Γuk+dk
其中xk代表x(kT)，Φ＝eAT,
步骤2，根据步骤1中的数学模型，对干扰和噪声进行建模为：
xk+1＝Φxk+Γuk+dk+wk
yk＝xk+vk
dk为常值/慢变的干扰,wk,vk分为模型噪声和测量噪声，同时wk,vk满足概率分布wk～Ν(0,Q),vk～Ν(0,R)。
步骤3中，根据步骤1和步骤2中的数学模型，针对噪声和干扰，设计自适应卡尔曼滤波器和扰动观测器为：
1)自适应卡尔曼滤波器
先验估计及先验误差的协方差矩阵：
卡尔曼增益：
后验估计及后验误差协方差矩阵：
带遗忘因子的协方差自适应更新：
其中遗忘因子0＜α＜1。
2)扰动观测器
其中vk为中间过程虚拟变量，为干扰估计值，/>为观测器增益矩阵，λi∈(0,1),i＝1,2。
步骤4，根据获得的扰动估计和状态后验估计/>针对不匹配干扰设计滑模面以及离散自适应滑模控制器为：
1)针对不匹配干扰，设计滑模面为：
其中，Cs＝[c 1],c＞0， 为扰动估计，/>为状态后验估计。
2)离散自适应滑模控制器
sk+1定义为
其中
离散自适应滑模控制器为
其中
步骤5中，控制信号u经过信号处理得到PWM占空比信号，从而驱动直流降压变换器电路，完成输出电压抗干扰控制。在Matlab的simulink环境中搭建相关的仿真平台，对上述控制算法进行仿真验证，仿真参数设置如下：
表1系统参数
| 描述 | 参数 | 标称值 |
| 电容 | C | 3*10-6F |
| 电感 | L | 3*10-6H |
| 负载 | R | 100Ω |
| 控制周期 | T | 0.0001s |
仿真测试分为两种工况，分别为匹配的干扰d2和非匹配的干扰d1。d2在100ms时，突加阶跃匹配干扰，d1在300ms时突加非匹配干扰。与此同时，系统具有较大的测量噪声。系统干扰与干扰观测值如图2、图3。
仿真结果中，离散自适应滑模+干扰观测器+自适应卡尔曼滤波器+带不匹配项的滑模面，即ADSMC+DOB+AKF为本发明所提出方案。为体现本发明的优越性，算法还对比了离散自适应滑模+干扰观测器+低通滤波(ADSMC+DOB+LPF)、离散自适应滑模+干扰观测器+卡尔曼滤波器(ADSMC+DOB+KF)，如图4所示。
本发明带来的性能提升具体体现：a)本发明提出的带非匹配项的滑模面，可以保证存在非匹配干扰时，输出依然精确。b)与KF的算法相比，本发明提出的AKF策略，可以自适应动态调整系统协方差参数，更好的适应环境变化，减小由于突加/突撤干扰带来的输出超调。c)与常规方法相比，本发明提出的算法，可以更好的抑制噪声，如图5所示。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制方法，其特征在于，所具体步骤包括：
步骤1、建立直流降压变换器的离散域数学模型；
步骤2、根据步骤1中的数学模型，对干扰和噪声进行建模分析；
步骤3、根据步骤1和步骤2中的数学模型，针对噪声和干扰，设计自适应卡尔曼滤波器和扰动观测器；
步骤4、通过步骤3获得扰动估计和状态后验估计/>同时针对不匹配干扰设计滑模面以及离散自适应滑模控制器，进而实现在强干扰和噪声下的直流变换器控制律；
步骤5、在Matlab/simulink仿真环境中搭建相关的仿真平台，对上述控制算法进行仿真验证。
2.根据权利要求1所述的一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制方法，其特征在于，步骤1中，建立直流降压变换器的离散域数学模型为：
1)列写直流降压变换器系统电流、电压方程，可得系统连续域模型：
其中w是集总扰动，x＝[x1x2]；
2)当控制器u通过零阶保持器数字实现时，即对于t∈[kT,(k+1)T]，u(t)＝u(kT)，其中T为采样周期，1)中系统用以下离散形式描述:
xk+1＝Φxk+Γuk+dk
其中xk代表x(kT)，Φ＝eAT,
3.根据权利要求1所述的一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制方法，其特征在于，步骤2中，根据步骤1中的数学模型，对干扰和噪声进行建模为：
xk+1＝Φxk+Γuk+dk+wk
yk＝xk+vk
dk为常值/慢变的干扰,wk,vk分为模型噪声和测量噪声，同时wk,vk满足概率分布wk～Ν(0,Q),vk～Ν(0,R)。
4.根据权利要求1所述的一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制方法，其特征在于，步骤3中，根据步骤1和步骤2中的数学模型，针对噪声和干扰，设计自适应卡尔曼滤波器和扰动观测器为：
1)自适应卡尔曼滤波器
先验估计及先验误差的协方差矩阵：
卡尔曼增益：
后验估计及后验误差协方差矩阵：
带遗忘因子的协方差自适应更新：
其中遗忘因子0＜α＜1；
2)扰动观测器
其中观测器增益矩阵λi∈(0,1),i＝1,2。
5.根据权利要求1所述的一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制方法，其特征在于，步骤4中，根据获得的扰动估计和状态后验估计/>针对不匹配干扰设计滑模面以及离散自适应滑模控制器为：
1)针对不匹配干扰设计滑模面为：
其中，Cs＝[c 1],c＞0， 为扰动估计，/>为状态后验估计；
2)离散自适应滑模控制器
sk+1定义为：
其中
离散自适应滑模控制器为：
其中
6.根据权利要求1所述的一种基于离散自适应滑模的直流降压变换器复合控制方法，其特征在于，步骤5中，控制信号u经过信号处理得到PWM占空比信号，从而驱动直流降压变换器电路，完成输出电压抗干扰控制；在Matlab的simulink环境中搭建相关的仿真平台，对上述控制算法进行仿真验证。
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| CN (1) | CN116995922A (zh) |
-
2023
- 2023-07-25 CN CN202310924550.1A patent/CN116995922A/zh active Pending
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |