基于神经网络的单相Boost—PFC变换器的设计

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文章在分析了传统的PFC变换器控制原理后,针对滤波过程使用低通滤波器带来的带宽限制,提出了一种新的控制方法,能在PFC变换器中克服带宽的限制,从而提高输出电压的动态响应。该方法用一个比较器取代低通滤波器,并应用一个多层前馈神经网络(MLFNN)来精确估计谐波成分。通过Matlab仿真表明,由神经网络控制的变换器,在没有滤波装置的情况下,也能消除直流电压反馈路径中的纹波电压和瞬态输出电压正尖峰和负尖峰,从而允许大带宽设计电压控制回路。同时,通过数字信号处理器实现的系统实验验证了该方案的正确性。
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