粒子群优化的RBF-BP-PID控制在小潜艇全桥DC-DC电源中的应用

"小潜艇供电系统全桥DC-DC开关电源智能优化设计-论文" 这篇论文主要探讨了小潜艇供电系统中全桥DC-DC开关电源的智能优化设计问题。小潜艇在水下运行时通常依赖于蓄电池作为直流电源，通过全电力系统驱动推进。在保证推进系统正常工作的情况下，开关电源需要维持恒定的电压输出。 传统的比例积分微分（PID）控制器在应对全桥DC-DC开关电源的控制时存在精度不足的问题。为解决这一挑战，作者提出了一个结合粒子群算法（PSO）、BP神经网络和径向基函数（RBF）神经网络的新型控制策略——带有RBF神经网络辨识的PSO-BP-PID控制方法。这种方法利用神经网络的在线自学习能力，实时调整PID控制器的三个参数，从而实现更精确的电压控制。 粒子群算法（PSO）是一种全局优化算法，常用于寻找复杂问题的最佳解。BP神经网络则是一种多层前馈网络，擅长处理非线性问题。而RBF神经网络因其快速收敛和良好的泛化性能，常被用作模型识别。通过这些技术的融合，系统不仅提升了控制精度，还增强了在线调整能力。 论文中的仿真结果显示，采用带有RBF神经网络辨识的PSO-BP-PID控制算法显著改善了系统的控制性能，使得开关电源能够在各种工况下稳定输出电压，同时提高了系统的动态响应和适应性。 关键词涉及的内容包括：蓄电池作为小潜艇的主要电源、PSO算法用于优化控制、BP神经网络和RBF神经网络在控制策略中的应用、PID控制的改进以及全桥DC-DC开关电源的智能优化设计。这些技术和方法对于提高小潜艇供电系统的效率和稳定性具有重要意义。