·应用与测试 · 低压电器 ( 2009№1) 通用低压电器篇 基于神经网络 P ID 控制的 开 关 稳 压 电 源 王晓雷 , 　吴必瑞 , 　毋炳鑫 (中原工学院 ,河南 郑州 　450007 ) 摘 　要 :针对开关稳压电源非线性 ,如采用单纯的 P ID 控制 ,难以在整个工作范围 内建立数学模型的特点 , 提出了 BP神经网络的 P ID控制方法 。介绍了以 MSP430F449 为核心控制器件开关稳压电源的系统结构及软件实现方法 。仿真和实验数据表明该控 制器具有响应速度快 、精度高和良好的鲁棒性 。 关键词 : 开关电源 ; 神经网络 P ID 控制 ; 升压斩波 ; DC /DC变换器 中图分类号 : TM 46∶TP 273　文献标识码 : A　文章编号 : 1001 5531 (2009) 01 0059 04 王 晓 雷 ( 1963—) , 男 , 教 授 , 博 士 , 研 究方向电机电器与 电力电子 。 Sw itch ing Regula ted Power Supply Ba sed on Neura l Network P ID Con trol WAN G X iaolei, 　WU B iru i, 　WU B ingxin ( Zhongyuan University of Technology , Zhengzhou 450007, China) 　　Abstract: According to the nonlinear of switching power supp ly, it is difficult to establish the whole mathe matical model only based on P ID, so the BP neural network P ID control arithmetic was put forward. The core con trol device based on M SP430F449, the system structure and the software realization method were introduced. The simulink and data testify this controller has quick response, high p recision and good robust. Key words: sw itch ing power supply; neura l network P ID con trol; boost chopp ing; DC /DC converter 0　引 　言 开关稳压电源具有效率高 、输出功率大 、输入 电压变化范围宽 、节约能耗等优点 ,广泛使用在各 个行业和领域中 。当前的开关稳压电源 ,虽然体 积小 、效率高 ,但输出电压的纹波较大 ,难以保证 输出电压的高稳定性 。为满足不同性能指标的要 求 ,对开关电源控制器的要求也越来越高 ,如模糊 控制 、遗传 算法 、神经 网络 控制等 [ 1 ] 。MSP430 F449单片机内部自带有高精度 12位 ADC12、集 成 LCD驱动模块 、定时器等 ,且功耗低 ,用来产生 其控制电路是开关电源的核心 ,它决定开关电源 的动态稳定性 。对于负载变化不确定的系统 ,控 制对象是变化的 ,而 P ID控制不具有自适应性 ,因 此 ,控制结果存在极大误差 。模糊控制器控制规 则的设计有赖于大量的控制经验 ,这使得设计的 过程需要很多人工测试 。为此 ,提出基于 MSP430 为核心控制器件的 BP神经网络 P ID 控制系统 , 充分利用了 BP神经网络算法逼近任意连续有界 非线性函数的能力 ,这种 P ID 控制方法能学习和 适应严重不确定系统的动态特性 ,达到实时在线 控制的目的 ,显示了 BP神经网络的 P ID 控制方 法很强的鲁棒性 。 1　硬件电路设计 开关稳压电源以 MSP430F449 为主控 制器 件 ,其内部具有多个时钟源 ,可灵活地配置给各模 块使用及工作于多种低功耗模式 ,降低控制电路 的功耗提高整体效率 ,同时芯片自带有 ADC12模 块 ,能实现 12位精度的模数转换 、硬件乘法器及 吴必瑞 (1982—) ,男 ,硕士研究生 ,研究方向为电气自动控制系统 。 毋炳鑫 (1983—) ,女 ,助教 ,硕士 ,研究方向为中频电源控制系统 。 —95— © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 

5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ·应用与测试 · 低压电器 ( 2009№1) 通用低压电器篇 A 和 Timer 带有 PWM 输出功能的 Timer B 定时 器 ,使得整个电路无需任何扩展就能完成电流 、电 压双闭环控制 、PWM 波产生 、基准电压设定 、电压 电流显示 、过电流保护等 。系统硬件电路由整流 滤波电路 、DC /DC 转换电路 、驱动电路 、MSP430 单片机等部分组成 。交流输入电压经整流滤波电 路后 经 过 DC /DC 变 换 器 , 采 用 升 压 斩 波 电 路 (Boost Chopper)的 DC /DC变换器 [ 2 ] ,电路中开关 管为全控型器件电力 MOSFET,也可以是其他器 件 。开关稳压电源设计的原理如图 1所示 。 图 1　开关稳压电源原理图 2　系统控制算法 控制系统采用电压 、电流双闭环控制结构 ,控 制器原理如图 2 所示 。其原理是电压给定 ru 与 电压反馈 u进行比较 ,得到的电压误差经电压调 节器输出作为电流给定 ri , ri 与电流反馈 i进行比 较 ,得到的电流误差经电流调节器输出 PWM 波 的脉冲宽度 ,通过驱动电路驱动 DC /DC变换器中 MOSFET管工作 [ 3 ] 。采用 BP网络的 P ID 控制作 为系统的控制器 ,其包括经典的 P ID 算法和 BP 神经网络的多变量学习算法 [ 4 ] 。 图 2　控制器原理框图 　　经典的 P ID控制器 ,直接对被控对象进行进 环控制 ,且 3 个参数 Kp 、Ki、Kd (分别为比例 、积 分 、微分系数 )为在线调整方式 。其控制算法为 u ( k) = u ( k - 1) + Kp [ e ( k) - e ( k - 1) ] + Ki e ( k) + Kd [ e ( k) - 2e ( k - 1) e ( k - 2) ] ( 1) 　　神经网络根据系统的运行状态 ,调节 P ID 控 制器的参数 ,达到某种性能指标的最优化 ,通过控 制器的三个可调参数 Kp 、Ki、Kd ,经过神经网络的 自学习 、加权系数调整 ,使输出对应于某种最优控 制规律下的 P ID控制器参数 。 采用三层 BP网络 ,网络输入层的输入为 —06— O ( 1) j = x ( j) 　 ( j = 1, 2, …, M ) ( 2) 　　网络隐含层的输入 、输出为 : net( 2) i M = ∑ j = 0 w ( 2) ij O ( 1) j ; i i ( k) = f ( net( 2) ( k) ) , 　 ( i = 1, 2, …, Q ) O ( 2) 式中 , w (2) ij 为隐含层加权系数 ; 上角标 ( 1 ) 、( 2 ) 、 (3)分别代表输入层 、隐含层和输出层 。隐层神 经元的活化函数取正负对称的 Sigmoid函数 。 ( 3) 网络输出层的输入输出为 net( 3) l M = ∑ i = 0 w ( 3) li O ( 2) l ; O ( 3) l ( k) = g ( net( 3) l ( k) ) ; ( 4) 0 O ( 3) O ( 3) 2 ( k) = Kp ; O ( 3) ( k) = Ki; ( k) = Kd 　 ( l = 1, 2, 3) 1 　　由于 Kp 、Ki、Kd 不能为负数 ,输出层神经元的 活化函数取非负的 Sigmoid函数 。取性能指标函 数为 E ( k) = 1 2 [ rin ( k) - yout ( k) ]2 ( 5) 　　按梯度下降法修正网络的权系数 ,即按 E ( k) 对加权系数的负梯度方向搜索调整 ,并附以搜索 快速收敛全局极小的惯性项 Δw ( 3) li = - η E ( k) w ( 3) li +αΔw ( 3) li ( k - 1) ( 6) 式中 ,η为学习速率 :α为惯性系数 。 E ( k) w ( 3) li = E ( k) y ( k) y ( k) Δu ( k) Δu ( k) O ( 3) ( k) l l O ( 3) net( 3) l ( k) ( k) l net( 3) w ( 3) li ( k) ( k) ( 7) © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 

·应用与测试 · 低压电器 ( 2009№1) 通用低压电器篇 　　由于 y ( k) Δu ( k) 可 知 , 故 近似 用符 号函数 sgn y ( k) Δu ( k) 取代 ,由此带来的计算不精确的影响可 通过调整学习速率 η来补偿 。由式 ( 1)和 ( 4)可 求得 : 1 Δu ( k) O ( 3) ( k) Δu ( k) O ( 3) ( k) Δu ( k) O ( 3) ( k) 3 2 = e ( k) - e ( k - 1) = e ( k) ( 8) = e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) ( a) Timer A中断流程图 li li 　　上述分析可得网络输出层权的学习算法为 : Δw ( 3) ( k) 　( 9) ( k - 1) +ηδ( 3) ( k) =αΔw ( 3) l O ( 2) Δu ( k) O ( 3) ( k) ( k) ) 　 ( l = 1, 2, 3) 0同理可得隐含层加权系数的学习算法 : y ( k) Δu ( k) = e ( k) sgn g′( net( 3) δ( 3) 2 i l l Δw ( 2) li ( k) =αΔw ( 3) li ( k - 1) +ηδ( 3) l O ( 2) i δ( 2) l = f ′( net( 2) i ( k) ) ∑ δ( 3) l Δw ( 2) li 3 l =1 ( k) ( 10) ( k) ( b) BP网络的 P ID控制流程图 ( i = 1, 2, …, Q ) 式中 : g′( net( 3) ( k) )可分别简化为 g′( ·) 、f ′( ·) ,有 g′( ·) = g ( x) g ( 1 - g ( x) ) ; f ′( ·) = (1 - f 2 ( x) ) /2。 ( k) ) 、f ′( net( 2) i l 3　软件设计 该 系 统 的 软 件 是 在 IAR Embedded Work bench开发环境下采用 C 语言编写 ,采用模块化 程序设计 [ 5 ] 。整个程序包括的子模块有 :键盘控 制模块 、A /D 电压和电流采集模块 、BP神经网络 P ID控制模块和 PWM 波发生模块等几个部分 [ 5 ] , 软件流程如图 3所示 。 4　实验结果 采用 BP神经网络 P ID 算法 ,及传统的 P ID 控制算法进行控制比较 ,进行 Matlab仿真 ,得出 的控制曲线如图 4所示 。由仿真结果图可见神经 网络控制能充分逼近给定的参考电压 ,能学习和 适应严重不确定系统的动态特性 ,显示了很强的 鲁棒性和容错性 ,同时也显示了神经网络在解决 ( c) 主要程序流程图 图 3　软件主要程序流程图 高度非线性和不确定系统方面的潜能 [ 7 ] 。神经 网络和 P ID控制相结合 ,大大改善了常规 P ID 控 制器的性能和开关电源控制器的控制结果 。 　　对该系统的进行综合测试 ,结果如表 1所示 。 测 试结果表明 ,采用 BP网络的 P ID控制作为系 —16— © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 

2 2 2 2 2 2 低压电器 ( 2009№1) 通用低压电器篇 图 4　两种控制结果的仿真图 表 1　测量的数据结果 测试 指标 输出电压可 调范围 /V 电压 调整率 负载 调整率 输出电压 纹波 /mV 效率 / % 测试记录 25～37. 8 < 0. 028 < 0. 027 < 248 90. 1 统的控制器选定合理参数及开关频率 ,使电源具 有良好的稳态性能和动态特性 。在选定开关元件 后 ,效率主要受开关频率的影响 、储能电感的内阻 及线路中其他器件损耗影响 ,故在器件选取上要 注重其损耗的高低 。 5　结 　语 通过实验论证了该硬件电路和控制算法的可 行性和高效性 。采用 MSP430F449作为核心控制 器 件 ,它具有丰富的片内外设 ,减少了外围器件 , (上接第 16页 ) MCCB进行三维有限元磁吹分析 ,得到如下结论 : (1) 使用长栅脚栅片 、耳型增磁块 、U 型增磁 块时 ,不同开距下触头间的电动斥力 、电弧完全拉 开后轴心线上的横向磁感应强度和受到的磁吹力 比使用短栅脚栅片时都大大增强 。 (2) 使用长栅脚栅片时 ,触头分离后触头间 的电动斥力 、电弧完全拉开后轴心线上的横向磁 感应强度和受到的磁吹力比使用耳型增磁块 、U 型增磁块时略微增强 。触头分离前 ,使用长栅脚 栅片时触头间的电动斥力比使用 U 型增磁块略 微小一点 。 (3) 使用 U 型增磁块和使用耳型增磁块时 相比 ,触头间的电动斥力在触头分离前略微大点 而在触头分离后略微小点 ,电弧完全拉开后轴心 线上的横向磁感应强度在静触头附近强点而在其 —26— ·应用与测试 · 独特的内核结构有利于神经网络 P ID 算法的运 算 ,使得系统编程简单 ,抑制了许多非线性对系统 造成的不稳定影响 ,实时高效地实现了数字化控 制 。 【参 考 文 献 】 [ 1 ] 　王萍 ,辛爱芹 ,邹宇. 高性能模糊 P ID 控制 DC /DC 变换器 [ J ]. 电力电子技术 , 2007, 41 (8) : 102 - 103. [ 2 ] 　龚军勇 ,张怀武 ,钟智勇. 15 W 高效 DC /DC模块 电源设计 [ J ]. 电力电子技术 , 2008, 42 (1) : 38 - 39. [ 3 ] 　何瑞金 , 吴庆彪 ,孙培德 ,等. 一种新颖的 DC /DC 变换器的设计与实现 [ J ]. 东华大学学报 (自然科学 版 ) , 2005, 31 (1) : 128 - 131. [ 4 ] 　刘金琨. 先进 P ID控制及其 MATLAB仿真 [M ]. 北 京 :电子工业出版社. 2003: 162 - 170. [ 5 ] 　张士明 ,嵇保健 ,张方华. 基于 DSP控制的双向 DC / DC变换器研究 [ J ]. 电力电子技术 , 2007, 41 ( 6) : 24 - 26. [ 6 ] 　沈建华 ,杨艳琴. MSP430系列 16位超低功耗单片 机实践与系统设计 [M ]. 北京 : 清华大学出版社 , 2005: 169 - 173. [ 7 ] 　冯冬青 ,徐学红 ,费敏锐. 神经网络广义预测控制在 锅炉燃烧系统中的应用 [ J ]. 自动化仪表 , 2006, 27 (6) : 18 - 21. 收稿日期 : 2008 04 12 他位置相对弱点 ,电弧完全拉开后受到的磁吹力 要略微小点 。 【参 考 文 献 】 [ 1 ] 　李兴文 ,陈德桂 ,向洪刚 ,等. 低压 MCCB 中电动斥 力的三维有限元非线性分析与实验研究 [ J ]. 中国 电机工程学报 , 2004 (2) : 150 155. [ 2 ] 　陈德桂. 低压断路器的开关电弧与限流技术 [M ]. 北京 :机械工业出版社 , 2007. [ 3 ] 　童争光 ,陈德桂. 塑壳断路器不同结构触头灭弧系 统吹弧磁场的分析 [ J ]. 低压电器 , 2007 (17) : 1 4. [ 4 ] 　 ITO S, TAKATO Y, KAWASE Y, et a l. Numerical Analysis of Electromagnetic Force in Low Voltage AC D Finite Element Method Circuit B reakers U sing 3 Taking into Account Eddy Currents [ J ]. IEEE Tran sactions on Magnetics, 1998 (5) : 2597 2600. 收稿日期 : 2008 07 14 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net