基于FPGA的DC-DC預測控制器研究.pdf

1、DC/DC轉換器是混合動力汽車及新能源系統(tǒng)的重要能量轉換器件，由于汽車工作工況變化頻繁，常規(guī)的PID控制用于DC/DC轉換器中存在調節(jié)時間長、紋波較大等問題。預測控制在工業(yè)控制中應用廣泛，其性能優(yōu)于PID控制，但是預測控制應用于DC/DC轉換器這類快速采樣系統(tǒng)中的瓶頸是在線計算量較大。因此需要研究如何提高預測控制的在線計算速度，本文利用FPGA并行計算能力，提高了DC/DC轉換器的控制性能。完成了基于FPGA的DC/DC預測控制器設計，

2、主要研究內容如下：
　　介紹了常用的DC/DC轉換器建模方法，對交錯并聯(lián)DC/DC電路的不同狀態(tài)進行了分析，比較了各種常用的建模方法及結果，最終確定了采用平均狀態(tài)空間方程的方法來建立DC/DC轉換器的模型，并給出了數學模型。
　　在分析了模型預測控制的優(yōu)化算法理論和卡爾曼濾波算法的基礎上，從最優(yōu)化方法的角度比較了快速梯度法，交替方向乘子法與遞歸神經網絡優(yōu)化算法的控制速度和精度，并得出了采用神經網絡優(yōu)化方法在速度和精度上都優(yōu)于

3、其它方法，也是最適合于采用FPGA實現(xiàn)的優(yōu)化算法的結論。
　　計算了在FPGA中實現(xiàn)預測控制器的資源需求，詳細地說明了FPGA的硬件和軟件設計流程。針對平均狀態(tài)空間模型帶不等式約束的問題，采用狀態(tài)機在DE2-115開發(fā)板上設計實現(xiàn)了時序控制單元，并行運算單元，存儲單元等等。通過仿真得出在50MHz時鐘頻率下，求解二次規(guī)劃問題的時間為8us，這一結果在速度和精度上遠優(yōu)于其他算法及平臺。
　　對設計的預測控制器進行了仿真和實驗測