遺傳算法在PFC控制電路優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究

3 遺傳算法控制參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)
為了使PFC電路有較好的穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)性能，必須對(duì)電流環(huán)和電壓環(huán)進(jìn)行反饋綜合，通過適當(dāng)?shù)难a(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)，合理配置零極點(diǎn)，改善電路特性。
電流環(huán)反饋補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)采用如圖2所示的單零點(diǎn)雙極點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)。
則電流環(huán)的開環(huán)傳遞函數(shù)為：

其中：RS為電流采樣電阻，VO為輸出電壓，為主電路電感，△V為PWM控制器三角波峰峰值，為切換頻率
選擇設(shè)計(jì)變量為X=[x1，x2，x3，x4]=[RCI，CCP，RCZ，CCZ]，則可求出電流環(huán)的開環(huán)傳遞函數(shù)與設(shè)計(jì)變量之間的關(guān)系式：

采用C語言編寫程序，并用SIMULINK進(jìn)行仿真。
待優(yōu)化控制參數(shù)為X=[x1，x2，x3，x4]=[RCI，CCP，RCZ，CCZ]，屬于多參數(shù)優(yōu)化問題。將各參數(shù)分別用10位格雷碼表示，并將其首尾串聯(lián)，形成40位的染色體串。初始種群X=[x1，x2，x3，x4]=[RCI，CCP，RCZ，CCZ]初始值以上一節(jié)初步設(shè)計(jì)各參量的取值X*為中心，在一定范圍內(nèi)向兩邊取值即X0=X*×(1士δ)，取δ=0．3。
種群規(guī)模：N=31；最大迭代次數(shù)：Gmax=400；每次遺傳操作后保留一個(gè)最優(yōu)個(gè)體；
遺傳算子系數(shù)取為：
a=0．6，b=0．2，c=0．2，d=0．19，即：PC=a+bT=0．6+0．2T，PM=c-dT=0．2-0．19T。
采用大變異策略PC，PM的變化范圍為0．6～0．8和0．01～0．2。
將系統(tǒng)在單位階躍函數(shù)下的、電流環(huán)傳遞函數(shù)TI(s)的開環(huán)穿越頻率WCI結(jié)合，分別取一定權(quán)值作為評(píng)價(jià)函數(shù)，但因?yàn)檫z傳算法只針對(duì)最大值且不能為負(fù)，所以適應(yīng)度函數(shù)取為其倒數(shù)：
其中，k1、k2分別為兩個(gè)評(píng)價(jià)因子的權(quán)，優(yōu)化過程中取為0．5。
因?yàn)椴捎眠B續(xù)參數(shù)編碼，而實(shí)際工程中元件參數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)，在優(yōu)化過程中，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想進(jìn)行分部設(shè)計(jì)。即：
首先，對(duì)四個(gè)參數(shù)進(jìn)行編碼并優(yōu)化，將得出的最優(yōu)值與標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)對(duì)比，選取最接近標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)或由最多兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)元件串聯(lián)(或并聯(lián))能夠得到的一個(gè)參數(shù)值，將其確定。然后，對(duì)剩下的三個(gè)參數(shù)重新編碼、尋優(yōu)、確定第二個(gè)參數(shù)。以此類推，直至四個(gè)參數(shù)全部確定。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
我們應(yīng)用本文提出的改進(jìn)的遺傳算法(Modified Genet-ic Algorithms簡稱MGA)進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化，其結(jié)果和頻域初步設(shè)計(jì)結(jié)果對(duì)比及兩組參數(shù)下電流環(huán)暫態(tài)響應(yīng)性能指標(biāo)分別如表1、表2所示：

分別應(yīng)用兩組參數(shù)階越響應(yīng)進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果比較如圖4：

由圖4可以明顯地看出超調(diào)量減小，過渡時(shí)間縮短，控制系統(tǒng)的時(shí)域性能指標(biāo)有很大改善。仿真結(jié)果說明了優(yōu)化參數(shù)的有效性與優(yōu)越性。