基于UCC29950的LLC谐振半桥电源的设计

LLC谐振半桥变换器可以在宽电压范围内全负载条件下实现软开关,在整个工作过程中,实现初级MOSFET的零电压开关(ZVS)和次级整流二极管零电流开关(ZCS)。因此可以达到较高的效率和功率密度,而且在负载和输入电压范围变化较大的情况下,其开关频率变化较小。文中首先分析了LLC谐振半桥变换器的工作原理,并基于TI公司的UCC29950芯片设计了一种300W电源样机,该芯片集成了PFC和LLC控制器。文章重点介绍了LLC谐振半桥变换器的参数设计,实验结果表明该电源性能优良。     

高功率LLC谐振变换器的设计方法

研究转换器的效率优化问题,基频分量法已广泛应用于高功率LLC谐振变换器设计中.传统方法用正弦波代替谐振电流,忽略了高次谐波的影响.为更有效的改善转换器效率,提出基于时域的LLC谐振转换器的参数设计法.采用时域分析法对谐振变换器的工作过程和状态方程进行分析,绘制直流增益特性和开关损耗优化曲线,对LLC谐振网络进行设计和参数优化.时域分析法不但保证了转换过程中的有用信息不丢失,而且在同一直流增益值下的多组参数组合更利于损耗曲线的绘制,提高转换效率.对1000W LLC谐振转换器仿真结果表明:与基波分量法相比,时域分析法设计的网络参数能更好的满足转换器的工作要求,同时具有更高的转换效率.     

LLC谐振变换器的扩展描述函数法建模

给出了LLC谐振变换器的等效电路,基于扩展描述函数法建立了该等效电路的小信号模型、得到了LLC变换器的稳态解及其直流电压增益特性。借助PSpice仿真软件得到了该变换器在不同开关频率和不同电路参数下输出变量对控制变量的频率特性曲线。分析了开关频率、输入电压、占空比、品质因数和负载等主要参数对频率特性的影响。所作的工作对变换器参数的优化设计、闭环控制及动态性能设计具有指导意义。     

基于软开关的SEPIC变换器设计及其效率分析

关于在光伏系统中SEPIC变换器效率优化问题,由于光伏系统承担并网发电和输出电压,要完成大功率点的跟踪,但是转换效率往往不高,尤其是在工作频率很高时,转换效率会明显下降。为解决上述问题,提出将软开关技术应用到SEPIC变换器中,并对零电压、零电流准谐振SEPIC变换器的工作原理进行了分析,采用谐振参数的选取,应用软开关技术减小开关损耗,可以提高SEPIC变换器的效率。在MATLAB平台上对有、无软开关的SEPIC变换器进行仿真,通过改变工作频率,对两种变换器效率进行比较。仿真结果证明软开关技术能够提高SEPIC变换器的效率,为变换器设计提供了依据。     

零电流开关准谐振SEPIC变换器的仿真设计

该文详细分析和设计了一种实现零电流软开关的全波模式下的准谐振SEPIC变换器，并利用Matlab6．5软件中的电力系统仿真模块(SimPowerSystems)具有对非线性、刚性和非连续系统能够进行非常精确的仿真以及适合于对含有开关装置的电路进行仿真分析的优点，基于该模块建立此准谐振变换器的仿真模型，并在Matlab／Simulink软件包环境下对该模型进行仿真，仿真结果表明，该SEPIC变换器在零电流软开关状态下运行，提高了工作性能，与理论分析一致。     

一种LLC谐振变换器设计的新思路

LLC谐振变换器因为工作效率高,且适合工作在高频条件,成为最受关注的直流／直流变换器拓扑之一。然而只有正确合理的设计方法才能得到更高效可靠的产品,分析了LLC各谐振参数对LLC工作状态的影响,表明了各参数之间的相互制约关系,进而提出了LLC设计的一种新思路,最后研制了一台 LLC谐振变换器样机,其较高的变换效率证明了该设计方法的正确性和有效性。     

半桥LLC谐振变换器的建模及仿真研究

介绍了半桥型LLC谐振变换器拓扑的工作原理,通过基波等效模型分析了电路的直流增益特性,利用Matlab软件绘出了其直流增益曲线,并以此为依据讨论了各参数对LLC谐振变换器的影响,以24 V/192 W电源为例计算出了LLC谐振变换器的变压器匝比、谐振电感、谐振电容和励磁电感等参数。最后用Saber软件进行仿真,通过更改一些参数的方法验证了所述理论的正确性。     

基于自激移相调制的LLC变换器特性分析

;首先,研究了基于自激移相调制的全桥LLC谐振变换器的工作原理,采用基波分析法对该变换器进行了建模分析,推导出变换器的增益表达式;其次,分析了基于自激移相调制的全桥LLC谐振变换器的稳定性,确定了变换器稳定工作的条件;最后,通过仿真验证了基于自激移相调制的全桥LLC谐振变换器的优良性能。     

LCC谐振变换器的优化设计与实现

LCC谐振变换器是电除尘高频高压电源的核心器件,十分适用于高压大功率场合,针对连续模式应用于电除尘高频高压电源的不足,采用LCC谐振变换器断续模式进行优化设计。分析了带RC负载的LCC谐振变换器断续模式(简称DCM)的工作原理及拓扑结构,采用状态空间法推导了其数学模型,研究并建立了新颖的LCC谐振变换器断续模式下的损耗模型。在此基础上提出了一种基于遗传粒子群算法的LCC谐振变换器优化设计方法,该方法直观并且准确,实现了软开关技术,提高了电源的工作效率。并在现场通过一台72KV/85KW的电除尘高频高压电源样机验证了本文的正确性。     

ZVZCS全桥PWM DC-DC变换器的小信号建模方法

针对ZVZCS全桥PWMDC-DC变换器的软开关工作,分析了变压器漏感和辅助谐振电路对变换器动态特性的影响。在PWM开关等效模型的基础上,结合变换器谐振电路的工作特点,提出了一种ZVZCS全桥PWMDC-DC变换器小信号分析方法,这种建模方法适用于不同类型的ZVZCS全桥变换器。通过对小信号传函幅频及相频特性的分析,证明了这种小信号分析方法具有物理意义清晰、计算简单等优点。应用这种小信号模型,依据变换器的动态性能指标对ZVZCS全桥PWM变换器中谐振元件的参数进行设计,可以使这种软开关变换器的性能得到进一步的提高。     

基于B-SIT的半桥谐振DC-DC变换器电路

本文介绍了串联谐振逆变器电路构成的零电流软件开关变换器,并描绘了其在稳态时的工作原理.对带有电压箝位二极管环路的半桥零电流谐振DC-DC变换器的性能进行了评价.实验结果表明,该变换器结构简单,成本低,效率高,容易实现软开关,且产生的开关损耗很小.     

高效半桥LLG谐振变换器的参数设计及仿真

针对目前LED驱动电源存在有效功率低、效率转换差方面的问题,研究采用LLC谐振变换器以提高转换效率.分析了半桥LLC谐振变换器的工作过程,通过工作原理过程分析,推导出了励磁电感最大效率转换公式.按照参数流程图,设计了变压器变比、谐振电容、谐振电感、励磁电感等参数,设计了一款240W LED驱动电源,利用Matlab仿真工具搭建了LLC谐振变换器仿真模型,进行了参数验证,仿真结果验证了该设计计算方法的有效性.     

ZVZCS全桥PWM DC-DC变换器的小信号建模方法

针对ZVZCS全桥PWM DCDC变换器的软开关工作,分析了变压器漏感和辅助谐振电路对变换器动态特性的影响.在PWM开关等效模型的基础上,结合变换器谐振电路的工作特点,提出了一种ZVZCS全桥PWM DC-DC变换器小信号分析方法,这种建模方法适用于不同类型的ZVZCS全桥变换器.通过对小信号传函幅频及相频特性的分析,证明了这种小信号分析方法具有物理意义清晰、计算简单等优点.应用这种小信号模型,依据变换器的动态性能指标对ZVZCS全桥PWM变换器中谐振元件的参数进行设计,可以使这种软开关变换器的性能得到进一步的提高.     

带压缩因子的粒子群算法在汽包压力控制系统中的应用

针对基本粒子群算法的原理,阐述了一种改进算法(带压缩因子的粒子群算法),简述了PID控制器的工作原理、粒子群参数优化方法的实现,并举例说明此改进算法在某汽包压力控制系统中的应用,利用matlab进行仿真优化,证明此改进算法优化的性能优于基本的粒子群优化算法,有很好的工程应用前景。     

一种PWM结合PFM的ZVS准谐振变换器

准谐振变换器可以实现功率器件的零电压或零电流开关,但要得到稳定输出电压需采用脉冲频率调制(PFM),这给功率电路参数设计和系统稳定性带来困难,本文研究一种PFM结合PWM的控制模式来调节准谐振变换器输出电压,并实现其开关管的软开关,该控制方案与电压调节器协调工作,调节功率管驱动信号的脉宽和频率,保证了软开关条件和降低导通损耗,实现高频高效的功率变换。建立了100W升压准谐振变换器样机,实验结果验证了该控制方案的可行性。     

基于多目标PSO算法的DSP防护优化设计

单粒子翻转所造成的软错误是阻碍微处理器设计的严峻问题,对系统模块进行软防护可以减少软错误的影响,但会增加系统的资源消耗。为找到一组合适的系统防护组合,以DSP C6701芯片为研究对象设计优化方法。建立系统代价和性能的多目标模型,同时对标准粒子群优化算法的迭代更新公式进行改进,利用改进后的离散粒子群优化算法求解所建模型。实验结果表明,该优化方法得到的防护组合能够在提高可靠性的同时,避免增加系统代价。     

ZVS软开关推挽直流变换器

针对推挽式直流变换器的应用,研究了在变压器二次侧采取串联LLC谐振和并联LCL谐振的两种软开关电路,详细分析了两个电路的工作阶段及其软开关的工作原理,比较了两者的工作特点.最后实际制作了两个软开关电路并进行了测试,结果表明两个电路都能很好地实现功率管的软开关,证实了其正确性和有效性.     

基于模糊c-means与自适应粒子群优化的模糊聚类算法

已有的粒子群模糊聚类算法需要设置粒子群参数并且收敛速度较慢,对此提出一种基于改进粒子群与模糊c-means的模糊聚类算法。首先,使用模糊c-means算法生成一组起始解,提高粒子群演化的方向性;然后,使用改进的自适应粒子群优化方法对数据进行训练与优化,训练过程中自适应地调节粒子群参数;最终,采用模糊c-means算法进行模糊聚类过程。对比实验结果表明,所提方法大幅度提高了计算速度,并获得了较高的聚类性能。     

一种辨识Wiener-Hammerstein模型的新方法

针对非线性Wiener-Hammerstein模型,提出利用粒子群优化算法对非线性模型进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题;然后采用粒子群优化算法获得该优化问题的解.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出利用一种混合粒子群优化算法.最后,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

一种Q学习的量子粒子群优化方法

分析了量子行为粒子群优化算法,着重研究了算法中的收缩扩张参数及其控制方法,针对不同的参数控制策略对算法性能的影响特点,提出将Q学习方法用于算法的参数控制策略,在算法搜索过程中能够自适应调整选择参数,提高算法的整体优化性能;并将改进后的Q学习量子粒子群算法与固定参数选择策略,线性下降参数控制策略和非线性下降参数控制策略方法通过CEC2005 benchmark测试函数进行了比较,对结果进行了分析。