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Real-time hybrid model predictive control of switched dc-dc converters.

机译：开关DC-DC转换器的实时混合模型预测控制。

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摘要

In this research, a new method to control switching in dc-dc converters is presented using recent advances in hybrid optimal control theory. Herein, the switched state model of the converter is embedded into a continuously parameterized family of problems, and an embedded optimal control problem (EOCP) is formulated as the minimization of a user-defined performance index (PI). Solution of the EOCP produces a single ("optimal") duty cycle control for each switch period which is implemented using a center aligned pulse width modulation scheme. Since the original hybrid model is used, the proposed control method is not equilibrium point specific and does not require formulation of an average value model (AVM). Further, since the control is optimized over individual switch periods, the controller response is faster than that of controllers relying on AVMs.;The method is implemented in real time within a control framework termed Hybrid Model Predictive Control (HMPC), which combines hybrid optimal control principles with a receding time horizon. This work constitutes the first application of recently developed hybrid optimal control theory to dc-dc converter hardware as well as the first real-time MPC control of dc-dc converters. Specifically, an evaluation of best numerical techniques is considered, resulting in a scheme that can precisely solve the discrete-time EOCP online in less than 50 microsec which is a 103 reduction in computation time compared to a more sophisticated offline solver. To handle source and/or load variation, parameter estimators are utilized to adapt the embedded model/PI online.;The combined HMPC-estimator is validated in hardware, demonstrating robust transient and steady-state performance for three dc-dc converter systems including (1) a boost converter with resistive load, (2) a boost converter with constant power load, and (3) a Cuk converter with resistive load.
机译：在这项研究中，利用混合最优控制理论的最新进展，提出了一种控制DC-DC转换器开关的新方法。这里，转换器的开关状态模型被嵌入到一个连续参数化的问题系列中，并且嵌入的最优控制问题（EOCP）被表示为用户定义的性能指标（PI）的最小化。 EOCP的解决方案针对每个开关周期产生单个（“最佳”）占空比控制，该控制使用中心对齐的脉冲宽度调制方案实现。由于使用了原始的混合模型，因此建议的控制方法不是特定于平衡点的，并且不需要制定平均值模型（AVM）。此外，由于在各个开关周期内对控制进行了优化，因此控制器的响应速度比依赖AVM的控制器要快。该方法在称为混合模型预测控制（HMPC）的控制框架中实时实现，该模型结合了混合最优控制时间范围逐渐缩小​​的控制原则。这项工作构成了最近开发的混合最优控制理论在DC-DC转换器硬件上的首次应用，以及DC-DC转换器的第一个实时MPC控制。具体而言，考虑了对最佳数值技术的评估，从而得出一种可以在不到50微秒的时间内精确地在线解决离散时间EOCP的方案，与更复杂的脱机求解器相比，这可以减少103的计算时间。为了处理源和/或负载变化，利用参数估计器在线调整嵌入式模型/ PI。组合的HMPC估计器在硬件中进行了验证，证明了三个DC-DC转换器系统的鲁棒的瞬态和稳态性能，包括（ 1）具有电阻负载的升压转换器，（2）具有恒定功率负载的升压转换器，以及（3）具有电阻负载的Cuk转换器。

著录项

  • 作者

    Neely, Jason C.;

  • 作者单位

    Purdue University.;

  • 授予单位 Purdue University.;
  • 学科 Engineering Electronics and Electrical.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2010
  • 页码 267 p.
  • 总页数 267
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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