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瞬态下基于MRAS的DC-DC转换器参数辨识
  • ISSN号:1671-4512
  • 期刊名称:《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:华中科技大学光学与电子信息学院,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61640311,61202469)
中文摘要:

为了解决实际应用中电感和电容值漂移的问题,提出一种瞬态条件下基于模型参考自适应系统(MRAS)的在线参数辨识算法,该算法可以同时辨识电感和电容.首先,介绍了基于MRAS的在线辨识系统结构;然后,根据MRAS基本原理和Boost转换器状态方程提出了一种基于MRAS的在线电感和电容辨识算法,并利用波波夫超稳定理论对辨识系统的稳定性加以证明;最后,对基于MRAS的参数辨识算法进行仿真验证.仿真结果表明:该算法的电容辨识误差在0.1%以内,电感辨识误差在0.2%以内.

英文摘要:

To solve the problem when the values of inductance and capacitance are often drifting in practice, an on-line parameter estimation algorithm was proposed based on advanced model reference adaptive system (MRAS) under transient condition to simultaneously identify the parameter of induct- ance and capacitance. Firstly, the on-line estimation structure based on MRAS was introduced, and then an on-line estimation algorithm suitable for Boost circuit was put forward according to its state e- quation. The stability of the estimation system was proved by applying Popov hyperstability theory. Finally, the parameter estimation algorithm based on MRAS was validated by simulation. The simula- tion results show that by using the on-line estimation algorithm based on MRAS, the identification er- ror of capacitor can be limited within 0.1%, and the identification error of inductor can be limited within 0. 2 %.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:丁烈云
  • 地址:武汉珞喻路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话:027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4512
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21013