[发明专利]基于FPGA的DC/DC转换器预测控制方法有效

专利信息
申请号: 201410242458.8 申请日: 2014-06-03
公开(公告)号: CN104038055B 公开(公告)日: 2017-07-07
发明(设计)人: 张立炎;周泽;覃国安;全书海;曾晨;陈启宏;龙容;谢长君;黄亮;石英 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: H02M3/10 分类号: H02M3/10;G05B19/05
代理公司: 武汉开元知识产权代理有限公司42104 代理人: 潘杰,胡红林
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 基于 fpga dc 转换器 预测 控制 装置 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及DC/DC直流转换器的控制,特别是一种基于FPGA的DC/DC转换器预测控制装置及方法。

背景技术

在燃料电池和光伏发电等新能源系统中,DC/DC转换器有着广泛的应用,是典型的弱电控制强电的设备,它负责将DC/DC转换器的输入端波动电压或者电流,转换成可以设定的输出端稳定电压或者电流。常规的PID等控制方法存在参数难以整定,难以适应多变工况等问题。

模型预测控制(Model Predictive Control,MPC),是由Richalet等人于上世纪70年代提出的,是目前公认的处理复杂工业过程多变量约束控制的有效算法。它已经从最初的工业应用发展成为了一门具有丰富内容的新学科。其应用也从传统的石油化工等行业延伸到机电、船舶、航空航天,智能交通等领域。

预测控制具有显式处理约束的能力,它基于对象模型对系统未来行为的预测,通过将约束加入到未来的输入,输出及状态变量中,得以将约束显式表达在一个可以在线求解的二次规划问题中。由于预测控制对对象模型要求并不是很精确,使预测控制能够应用于非线性系统,带不等式约束,甚至多输入,多输出等对象模型时变的系统中。

但现有的预测控制优化算法一般适用于慢动态过程和带有高性能计算机的环境。对于DC/DC转换器等需要快速反应的系统,预测控制较大的在线计算量还不足以使其获得成熟的应用。

发明内容

本发明目的在于克服上述现有技术的不足而提供一种基于FPGA的DC/DC转换器预测控制装置及方法,本发明装置集成度高,体积小,本发明方法能够实现对DC/DC转换器输出电压或者电流的精确控制。

实现本发明目的采用的技术方案是:一种基于FPGA的DC/DC转换器预测控制装置,包括

读写控制单元,用于对内存数据的读写和预测控制矩阵的并行运算;

矩阵并行运算单元,与所述读写控制单元连接,用于根据所述读写控制单元的读写控制信号完成并行优化运算;

接口单元,与所述矩阵并行运算单元连接,用于接收矩阵并行运算单元输出的实时占空比信号,并转换成多路PWM信号输出;以及

驱动模块,与所述接口单元连接,用于接收所述多路PWM信号,并根据所述多路PWM信号控制DC/DC转换器中的IGBT的通断,实现对所述DC/DC转换器的预测控制。

进一步地,所述基于FPGA的DC/DC转换器预测控制装置还包括:

上位机,通过串口与所述接口单元连接,根据需要使用键盘在上位机中输入电流电压的设y定r值以及占空比参考值,将使输ur出稳定在该设定值,所述上位机用于将电流和电压设定值输出至所述接口单元,以及接收并显示所述上位机的输出电压、电流值和占空比信号。

进一步地,所述基于FPGA的DC/DC转换器预测控制装置还包括:

采集板,与DC/DC转换器连接,所述采集板用于采集所述DC/DC转换器的电压和电流信号;以及

A/D转换模块,连接于所述采集板与所述接口单元之间,用于将所述采集板采集的电压和电流信号转换为数字信号传输至所述接口单元。

在上述技术方案中,所述矩阵并行运算单元包括:

一个RAM,用于存储计算过程中实时更新的变量;

八个ROM,用于同时存储计算过程中的矩阵定量;

八个MAC乘加器,分别与所述八个ROM连接,且所述八个MAC乘加器均与所述RAM连接;以及

约束计算模块,与所述八个MAC乘加器的输出连接,所述约束计算模块的输出端与所述接口单元连接。

在上述技术方案中,所述读写控制单元包括:

时序控制模块;

读内存控制模块,用于接收来自所述时序控制模块的命令调用RAM和八个ROM对应地址的数据,并将该数据送入MAC乘加器参与运算;以及

写内存控制模块,用于将约束计算的中间变量存入RAM。

此外,本发明还提供一种基于FPGA的DC/DC转换器预测控制方法,该方法包括:

根据DC/DC转换器的模型计算出相应的平均状态空间方程,获得A,B,C,D矩阵;

在MATLAB仿真中,基于所述平均状态空间方程模型,通过仿真调节求出最优的控制权矩阵P和误差权矩阵Q,yr表示输出电流或者电压值的设定值,u r是占空比参考值。

并通过下式计算出预测控制所需的神经网络优化的矩阵参数s、t和W,存于FPGA中,

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