基于人工神经网络识别DC/DC变换器混沌行为的研究

摘要：

DC-DC变换器在某些特殊参数下,其工作行为会发生很大的变化,由稳态发展成混沌态,输出特性呈恶化趋势.以PWM型BUCK变换器为研究对象对其在不同电路参数下的输出信号进行了分析研究,提出采用人工神经网络识别DC-DC变换器的混沌行为,首先对DC/DC变换器的输出信号进行特征值的提取,并提出了改进学习算法,加快收敛速度.最终通过仿真和实验验证了该方法的可行性.

关键词：DC-DC变换器、ν-i相空间图、混沌、付里叶描述符、BP网络

所属期刊栏目：17

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院资助项目59677021

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6