Browsing by Author "黃睿揚"

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    基於分數階PID類神經網路之模型預測控制應用於寬輸入電壓範圍直流-直流轉換器
    (2024) 黃睿揚; Huang, Jui-Yang
    提出一種模型預測控制(Model Predictive Control, MPC)系統，以模型預測控制系統結合分數階比例-積分-微分類神經網路(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative Neural Network, FOPIDNN)電壓控制器，應用於直流-直流轉換器，不同於多模式操作控制(Multimode Operation Control, MOC)系統，轉換器在轉換模式切換過渡時的輸出電壓能夠更平滑且穩定。首先，本研究藉由推導出轉換器電路各開關導通狀態的電流斜率，以預測下一個時刻的電感電流、電感充放電電流斜率以及功率開關之導通工作週期(Duty Cycle)，並利用整數階比例-積分-微分(Proportional-Integral-Derivative, PID)電壓控制器對模型預測控制系統提供電感電流參考值做驗證，以確保模型預測控制系統能使轉換器電路之輸出電壓能快速穩定在理想電壓值。為了提高輸出功率之響應速度與穩定度，必須改良影響電感電流參考值的電壓控制器，而分數階比例-積分-微分(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative, FOPID)電壓控制器的控制參數更多，比起整數階PID有更高的控制靈活性，不過控制參數多同時也意味著必須花費額外的時間來試錯。因此，本研究進一步提出一FOPIDNN電壓控制器，以類神經網路(Neural Network, NN)動態調整參數的特性來提升FOPID產生電感電流參考值的精確度，實現快速響應且不受環境干擾地的輸出穩定功率。本研究首先以PSIM軟體模擬來評估所提出之方法之有效性和可行性，接著再應用於實際轉換器電路並以DSP TMS320F28335數位信號處理器實現控制系統。最後，比較四種實現控制系統，包括多模式操作控制系統、基於整數階PID之MPC控制系統、基於FOPID之MPC控制系統與本研究提出的基於FOPIDNN之MPC控制系統。結果顯示與前者方法相比，本研究所提方法應用於寬輸入電壓範圍直流-直流轉換器上，能夠更及時地補償電感電流參考值，除了輸出電壓響應速度更快，輸出電壓在轉換模式切換的過渡，平滑效果也明顯提高許多，有效輸出穩定的輸出功率。