神经网络补偿的不确定DC-DC降压转换器约束自适应控制

"这篇论文提出了一种基于标识符的自适应神经动态表面控制（IANDSC）方法，用于处理带有输入约束的不确定DC-DC降压转换器系统。该方法针对降压转换器中输入约束的影响进行分析，采用神经网络补偿器确保控制器输出在允许的范围内。接着，为带有不确定负载电流的降压转换器开发了结合神经网络补偿器的约束自适应控制策略。在此方案中，引入了一个新颖的有限时间标识符。" 本文重点讨论了在电力电子领域中，尤其是DC-DC降压转换器系统中的控制问题。降压转换器是一种广泛应用于电源变换的设备，它能够将高电压转换为低电压，以满足不同电子设备的需求。然而，实际应用中，转换器的输入电压、输出电流以及系统参数往往存在不确定性，这给控制设计带来了挑战。此外，考虑到系统运行的安全性和效率，输入约束是一个不容忽视的因素。 为了应对这些挑战，作者提出了IANDSC策略，这是一种融合了自适应控制和神经网络技术的方法。自适应控制是根据系统参数的变化自动调整控制器参数的策略，而神经网络则能有效逼近非线性函数，以补偿系统不确定性。在IANDSC中，神经网络补偿器被用来预测和抵消由于输入约束引起的控制器输出超出允许范围的情况，从而确保系统的稳定性和性能。 动态表面控制（DSC）是一种高级的控制策略，它结合了滑模控制和自适应控制的优点，避免了传统滑模控制的抖动问题。在这个IANDSC方案中，动态表面被用作一个中间层，以简化控制器的设计和提高系统的控制精度。 同时，文章还引入了一个有限时间标识符，这种标识符能够在有限时间内准确估计系统的未知参数，这对于实时控制至关重要。通过这种方式，即使在系统参数变化或存在不确定性的情况下，也能快速调整控制策略，确保输入约束得到满足，同时维持系统的稳定运行。 这篇研究工作为处理带有输入约束的不确定DC-DC降压转换器提供了创新的控制解决方案，结合了自适应控制、神经网络和有限时间标识符，旨在实现高效、鲁棒的控制性能。这种方法对于电力电子、自动化和控制理论等领域具有重要的理论与实践意义。