Н.А. Борсук – к.т.н., доцент,  кафедра «Информационные системы и сети», Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: borsuk.65@yandex.ru

Е.О. Дерюгина – к.т.н., доцент,  кафедра «Информационные системы и сети», Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: syvorova_eo@mail.ru С.М. Лацин – студент,  кафедра «Информационные системы и сети», Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: semen.vagon@mail.ru

Я.В. Рябцев – инженер-конструктор,  отдел инновационного проектирования, АО «Тайфун» (г. Калуга) E-mail: YaroslavRyabtsev@yandex.ru

Постановка проблемы. Для повышения эффективности преобразователей энергии при сохранении или уменьшении размеров его компонентов разработчики вынуждены прибегать к использованию более сложных физических принципов их построения. В современных блоках питания стали широко применяться резонансные импульсные LLC-преобразователи Цель. Рассмотреть один из возможных вариантов схемы адаптивной системы управления резонансным импульсным полномостовым LLC-преобразователем.

Результаты. В среде «Matlab» построена модель резонансного преобразователя, проблема управления которым определяется нелинейностью изменения его характеристик в окрестности резонансной частоты. Для решения этой проблемы предложено построение системы управления преобразователя как системы с замкнутыми цепями самонастройки. Для этого в корректирующее устройство системы управления преобразователем введены искусственная нейронная сеть и цифровой фильтр. Нейронная сеть и цифровой фильтр реализованы на программном уровне в специализированном микроконтроллере. На вход нейронной сети поступают значения выходных параметров преобразователя напряжения, а ее реакцией будут измененные значения коэффициентов передаточной функции цифрового фильтра корректирующего устройства. Новые значения коэффициентов фильтра меняют положение нулей и полюсов его передаточной функции, а также его коэффициент усиления, что и приводит к стабилизации работы преобразователя. Нейронная сеть имеет 26 нейронов, входной, выходной и два скрытых слоя. Работа преобразователя с адаптивной системой управления проверена на модели, построенной средствами пакета «Matlab». Отклик адаптивной системы на единичное воздействие представляется плавной, без перерегулирования переходной характеристикой. Длительность переходного процесса составила 60 мс, что в рассматриваемых условиях весьма удовлетворительный результат.

Практическая значимость. Разработанная модель преобразователя электроэнергии с адаптивной системой управления на базе нейронной сети показывает его превосходство над преобразователями с обычными регулятором. Дальнейшее совершенствование работы может развиваться в сторону совершенствования моделей нейронной сети и цифровых фильтров корректирующих устройств.

1. Воробьев С. Построение системы электропитания по принципу IBA для высоконадежной радиоаппаратуры. Почему бы и нет? // Компоненты и технологии. 2015. № 6. С. 23−31.
2. Воробьев С. Модули электропитания SynQor с расширенным функционалом // Силовая электроника. 2015. № 5. С. 45−51.
3. Дерюгина Е.О., Новиков Р.Н., Рябцев Я.В. Методы борьбы с помехами входных цепей преобразователей напряжения // Электромагнитные волны и электронные системы. 2017. Т. 22. № 3. С. 11−16.
4. Web-портал для разработчиков электроники / Резонансные LLC–преобразователи. Часть вторая: от прямоугольных импульсов к синусоидальным сигналам. URL = https://www.terraelectronica.ru/news/5322 (дата обращения 01.03.2019).
5. Шрайбер Г. 300 схем источников питания. М.: Мир. 2010. 173 с.
6. Кулик В.Д. Силовая электроника. Автономные инверторы, активные преобразователи. СПб.: СПбГТУРП. 2010. 90 с.
7. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. Изд. 3-е, испр. М.: Наука. 1975. 768 с.
8. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Крассовского. М.: Наука. 1987. 712 с.
9. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры. Изд. 2-е, доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2004. 320 с.
10. Сюзев В.В. Основы теории цифровой обработки сигналов: Учеб. пособие. М.: РТСофт. 2014. 752 с.
11. Драч В.Е., Корнеев А.А., Чухраев И.В. Моделирование электрических схем в современных САПР // Электромагнитные волны и электронные системы. 2017. Т. 22. № 3. С. 36−41.
12. Алиев М.Ю., Максимов А.В., Татьянич Н.В. Методы оценки числа отчетов цифрового фильтра по ширине переходной зоны амплитудно-частотной характеристики // Электромагнитные волны и электронные системы. 2016. Т. 21. № 7. С. 27−31.
13. Дерюгина Е.О., Рябцев Я.В. Алгоритм двоичной угловой модуляции // Альманах мировой науки. 2016. № 5−1 (8). С. 72−73.