基于神经网络温漂补偿的高信赖性开关电源研制_王枫.caj

基于神经网络温漂补偿的高信赖性开关电源研制
作者 : 王枫
学位授予单位 : 厦门理工学院
学位名称 : 硕士
导师姓名 : 彭彦卿;罗善清
学位年度 : 2015
关键词 : 开关电源；功率因数校正；BP神经网络；温度漂移；DSP
摘要 : 高频开关电源拥有大功率发热元器件,传统实验表明电子元器件温度每升高2℃,可靠性下降10%,因此对电源温漂的处理和设计就成了开关电源产品设计的关键一环,传统电源设计中主要考虑采取自然冷却和风扇冷却方式降低电源的温升,但是自然冷却需要较大的金属散热器进行直接热传导散热,风扇冷却对风扇的平均无故障时间要求较高,且难以在周围环境温度较高的情况下达到降温的目的。本文针对传统电源设计中,自然冷却和风扇冷却降温使用范围有限且不能在低温环境条件下工作的瓶颈,提出了基于神经网络温漂补偿技术的高信赖性电源的研究,以期在实际应用中得到性能更稳定的高频开关电源。论文在提高开关电源信赖性的研究上主要涉及到以下几个方面的内容:(1)通过查阅大量电源热设计方面的文献,合理地设计和布局PCB板上的热源,简化、优化电路设计,保证在极端环境下电子元件的温度以及有温度变化产生的热应力不会超过允许的范围,选取长寿命耐久性的元器件,通过提高电路设计的冗余性以及元器件安全工作的冗余性保证整个系统的长期安全稳定运行。(2)针对传统电源模拟控制电路结构复杂,一旦设计完成控制策略就不能改变等固有缺点,设计了基于DSP芯片F28027的数字电源环路控制板,通过F28027芯片可以直接编程设计电源的控制策略,直接补偿电源温漂,降低电源温漂对电源输出电压稳定性的影响。(3)针对传统开关电源功率因数低,电流谐波大的缺点,设计了基于L6562芯片的功率因数校正电路,使电源功率因数提高到0.93以上,提高了电源对电能的利用效率。(4)针对宽温环境变化条件下更加恶劣的电源控制策略的环路稳定性问题,设计了一种基于神经网络的温漂补偿方法,根据电源在不同负载下的温漂规律,利用BP神经网络建立参数模型,训练得到温漂补偿数据查询表,从而基于该查询表可以更快速地对不同负载下的电源进行温漂补偿。实验测试了电源样机在宽温范围(-30℃—60℃)的环境条件下温漂,对比加入温漂补偿前后电源在不同负载下测得的实验数据,对于功率80W,功率因数0.93的AC-24VDC开关电源,输出电压的均方差?都得到了改善。