CN116184036B 基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨识方法及系统 （厦门大学）

基于神经网络的电力电子变换器参数在线本发明公开了一种基于神经网络的电力电测、变换器的状态监测以及控制回路参数的优2将损失函数m分别对权重值和偏置值求偏导，根据链式法则得到m在电代入权重值和偏置值的具体表达式后，得到离散化模型中m在电感L和电容C方向的梯L-sim((k+1)T)表示动态过程中第k+1个开关周期中电感电流平均值的预测值；3-票.2.根据权利要求1所述的基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨识方法，其特征L3.根据权利要求1所述的基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨识方法，其特征4.根据权利要求1所述的基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨识方法，其特征45.一种基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨平方损失函数构建模块，用于基于变换器的离散化模型与参权重值调节模块，用于对损失函数求偏导得到电感和电容参数5是指使用对变换器运行有影响的装置或者在变换器正常工作时暂时改变其运行方式来实[0006]除了上述单器件参数辨识方法，还可以对变换器中多个器件参数同时进行辨6加额外电路和传感器，仅依靠原本闭环控制中所需的电气量就可以实现参数的在线辨识，[0016]以电感电流iL和输出电压Uo作为状态变量，变换器通过状态7[0025]将变换器的离散化模型的输出作为第k+1个开关周期对应电气量的预测值，所述[0035]代入权重值和偏置值的具体表达式后，得到离散化模型中m在电感L和电容C方向8[0044]平方损失函数构建模块，用于基于变换器的离散化模型[0045]权重值调节模块，用于对损失函数求偏导得到电感和电容参数对应的梯度表达[0048](1)本发明一种基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨识方法及系统，实现[0049](2)本发明一种基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨识方法及系统，不需[0051]图2是本发明实施例的基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨识方法的基本[0054]图5是本发明实施例的基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨识系统的结构9[0055]其中，S表示Buck变换器电路的开关管；D表示Buck变换器电路的二极管；L表示种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定[0057]参见图1所示，本实施例将以Buck变换器为例对其中电感和滤波电容进行参数辨正极和电压源Us的负极连接；负载电阻R与滤波电容C并联。其中，所述开关管S可以为示第k+1个开关周期中输出电压的平均值；iL(kT)表示第k个开关周期中电感电流的平均o[0073]将Buck变换器电路离散化模型的输出作为第k+1个开关周期对应电气量的预测[0083]代入权重值和偏置值的具体表达式后，可得Buck电路模型中m在电感L和电容C方[0089]本实施例中Buck变换器电路仿真参数参见表1所示，输入电压Us＝60V，电感L=新达到稳态的期间按上述步骤进行电感和电容参[0095]状态方程建立模块501，用于进行模态分析，并通过状态空间平均法建立状态方[0097]平方损失函数构建模块503，用于基于变换器的离散化模型与参数之间的相互关[0098]权重值调节模块504，用于对损失函数求偏导得到电感和电容参数对应的梯度表[0100]一种基于神经网络的电力电子变换器参数在线辨识系统的具