阅读说明：本技术 一种运用遗传算法优化的双向dc-dc变换器的控制方法 (Control method of bidirectional DC-DC converter optimized by using genetic algorithm ) 是由 付主木 陶发展 王永强 朱龙龙 司鹏举 高爱云 高晓博 于 2020-03-26 设计创作，主要内容包括：本发明的目的是提供一种运用遗传算法优化的双向DC-DC变换器的控制方法,包括以下步骤：S1,建立buck变换器的自适应观测器,对总干扰建立观测器；S2,针对S1步骤所述的buck变换器建立基于自适应非奇异快速终端滑模控制的有限状态机控制器,并获得基于自适应非奇异快速终端滑模控制的有限状态机控制器收敛条件；S3,对S2步骤所述的自适应快速终端滑膜控制器通过遗传算法进行优化。本发明采用遗传算法对控制策略中的自适应快速终端滑膜控制器进行了参数优化,使得DC-DC变换器对功率控制的效果更好。(The invention aims to provide a control method of a bidirectional DC-DC converter optimized by using a genetic algorithm, which comprises the following steps: s1, establishing a self-adaptive observer of the buck converter, and establishing an observer for the total interference; s2, establishing a finite-state machine controller based on self-adaptive nonsingular fast terminal sliding mode control aiming at the buck converter in the step S1, and obtaining a convergence condition of the finite-state machine controller based on self-adaptive nonsingular fast terminal sliding mode control; and S3, optimizing the adaptive fast terminal synovial membrane controller in the step S2 through a genetic algorithm. The method adopts the genetic algorithm to carry out parameter optimization on the self-adaptive fast terminal sliding film controller in the control strategy, so that the effect of the DC-DC converter on power control is better.)

一种运用遗传算法优化的双向DC-DC变换器的控制方法

技术领域

本发明属于复合电源电动汽车领域，特别涉及运用遗传算法优化的双向 DC-DC变换器的控制方法。

背景技术

新能源汽车具有零排放、无污染、低噪音等优势，在对环境要求愈来愈高的今天，新能源汽车更加符合社会的需求。现今，为了增加新能源汽车的续航里程，普遍选择燃料电池作为其主要能量源。

但是在车辆加速起动时负载功率波动较为剧烈，容易对燃料电池内部电化学结构造成冲击进而缩短其寿命，而且燃料电池无法吸收制动能量，不利于新能源汽车的节能。因此选取锂电池和超级电容作为辅助能量源，在车辆起动和加速的时候提供额外的动力以降低负载功率波动对燃料电池的冲击，并吸收制动能量提高整车的燃料经济性。

但是，由于锂电池和超级电容的引入，使得整车能量管理较为复杂，而汽车DC-DC变换器作为能量管理的关键部件对于汽车动力性能和续航能力有着重要作用。

现有的，如中国专利CN106130125，公开了一种电动汽车模糊滑模回馈充电控制器及其回馈充电控制方法，该方法采用模糊滑模变结构控制，解决了多种行驶工况下传统控制方法因为车辆参数不确定性、车速变化导致的不确定输入电压、输出负载变化和电池充电时的等效负载电阻变化造成的控制器性能下降，具有很强的鲁棒性，能够回收更多的制动能量。

可见，现有的针对DC-DC变换器的控制方法的研究方向主要集中在提升系统鲁棒性上。而对于能量源对车辆需求功率响应速度，功率调节能力方面的研究同样是新能源汽车领域的研究方向。

发明内容

本发明的目的是提供一种运用遗传算法优化的双向DC-DC变换器的控制方法，使得能源转化质量更好，效率高，同时达到延长燃料电池和锂电池的使用寿命，增强能量使用效率的优点。

为了达到以上目的，一种运用遗传算法优化的双向DC-DC变换器的控制方法，包括以下步骤：

S1，建立buck变换器的自适应观测器，并利用李雅普诺夫函数求解电源和负载电阻的自适应律，对总干扰建立观测器；

S2，针对S1步骤所述的buck变换器建立基于自适应非奇异快速终端滑模控制的有限状态机控制器，并获得基于自适应非奇异快速终端滑模控制的有限状态机控制器收敛条件；

S3，对S2步骤所述的自适应快速终端滑膜控制器通过遗传算法进行优化，其目标函数设计如下：

其中，个参数的含义

然后根据所设计目标函数，在参数的约束范围内，对目标函数自动寻优；

其具体步骤如下：

S301.初始化参数，随机产生第一代种群Pop；

S302.计算种群Pop中每一个体的适应度，并初始化空种群newPop；

S303.根据适应度以比例选择算法从种群Pop中选出2个个体，在对上述的2个个体执行交叉操作和执行变异操作，然后将2个新个体加入种群newPop 中；

S304.用S303步骤所述的种群newPop取代S302步骤所述的种群Pop，直到进化产生的任何一个个体的适应度函数超过Tf，则可以终止进化过程。

所述S1包括：

S1-1，根据选定的控制变量在控制器开启结构下建立微分方程，选定的两个控制变量分别为电感电流和输出电压根据控制器结构特点，将控制器的输入输出微分方程转化为的微分方程，从而获取两个变量状态观测器，进而使用李雅普诺夫方程确定输入电压和负载电阻的自适应规则，最后建立整体的状态观测器；

S1-2，对buck变换器建立基于自适应非奇异快速终端滑控制的有限时间控制器，将电路的电压和电流的估计值与实际值错差，得到滑模控制器的误差，将误差转化为二阶形式，带入非奇异快速终端滑模公式中得到控制器。

所述S1-1包括：

S1-A，以知buck电路的数学模型得到电流和电压的观测器：

为了得到输入电压和负载电导的自适应规则，对李雅普诺夫函数求导，得到下式：

令求得自适应规则为：其中L为电感、C为电容、R为电阻、V_in为输入电压、G为电导。

所述S1-2中所述的非奇异快速终端滑模二阶模型为：

其中，C是输出端电容，G是负载电导，i_L是电感电流，L是电感系数，u 为控制器，d是外界干扰。

所述S2包括：

S2-1，设定初始状态，当电路运行，会产生电流和电压的实际值与估计值的误差，根据误差可以得到输入电压和负载电阻电导的倒数，通过积分得到输入电压和负载电阻电导值，将其带入输出电压倒数公式和电感倒数公式可以得到入输出电压倒数公式和电感倒数，通过积分可以得到电感电流和输出电压估计值；

S2-2，根据S1所得的关于i_L，V_o，的微分方程，得到二阶非奇异快速终端滑模控制面，为了避免切换时的颤抖，采用sat函数。

所述S2-1包括：

S2-A，buck变换器的输入输出观测器微分方程组为：

其中，电流状态由能量管理策略决定，当收到正能量指令时，双向DC-DC 变换器处于升压状态，电流为正，当收到负能量指令时，双向DC-DC变换器处于降压状态，电流为负，由功率守恒公式可以判断出参考电压下的电感参考电流。

所述s2-2的具体步骤是：

通过实际值与观测器预估值的差值，设计二阶非奇异快速终端滑模控制方法：

其中，个参数的含义；

sat函数切换条件为：

其中，C是输出端电容，G是负载电导，i_L是电感电流，L是电感系数，u 为控制器，d是外界干扰，V_in是输入电压，ε是正常数，α是误差放大系数，β估计器的放大系数，θ是滑模面调节系数，D是外部干扰上界，V_o是输出电压。

有益效果：本发明采用自适应控制和快速终端滑模控制对变换器进行了功率控制，使得能量源对车辆需求功率响应更迅速，功率调节更加稳定，对能量源的保护更加合理，采用遗传算法对控制策略中的自适应快速终端滑膜控制器进行了参数优化，使得DC-DC变换器对功率控制的效果更好。

附图说明

图1本发明中DC-DC变换器示意图。

图2遗传算法优化流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

下面结合附图给出本发明的进一步详细说明。

具体实施方式I：本发明提供的复合电源电动汽车DC-DC变换器控制策略，该策略包括以下步骤：

S1：建立buck变换器的自适应观测器，并利用李雅普诺夫函数求解电源和负载电阻的自适应律，对总干扰建立观测器。

S2：对buck变换器建立基于自适应非奇异快速终端滑模控制的有限状态机控制器，设定有效状态和初始状态，使有效状态对应所述控制器输出量，根据所选定的控制变量分析微分方程，在无输出超调量的情况下，获得基于自适应非奇异快速终端滑模控制的有限状态机控制器收敛条件。

S3：通过遗传算法的遗传、交叉、突变、自然选择等操作产生下一代的解，并逐步淘汰适应度函数值低的解，增加适应度函数高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体，其目标函数设计如下：

然后根据所设计目标函数，在参数的约束范围内，对目标函数自动寻优。

在步骤S1中，根据图1选定的控制变量在控制器开启结构下建立微分方程，选定的两个控制变量分别为电感电流和输出电压根据控制器结构特点，将控制器的输入输出微分方程转化为的微分方程，从而获取两个变量状态观测器，进而使用李雅普诺夫方程确定输入电压和负载电阻的自适应规则，最后建立整体的状态观测器，预测四个变量。对buck变换器建立基于自适应非奇异快速终端滑控制的有限时间控制器，将电路的电压和电流的估计值与实际值错差，得到滑模控制器的误差，将误差转化为二阶形式，带入非奇异快速终端滑模公式中得到控制器。基于自适应非奇异快速终端滑控制的双向DC-DC(buck) 变换器的控制方法，以知buck电路的数学模型得到电流和电压的观测器：

为了得到输入电压和负载电导的自适应规则，对李雅普诺夫函数求导，结合式(1)(2)，式(3)可得到式(4)：

令求得自适应规则为：其中L为电感、C为电容、R为电阻、V_in为输入电压、G为电导。

在步骤S2中，基于自适应非奇异快速终端滑模控制的双向DC-DC(buck) 变换器的控制方法，以知非奇异快速终端滑模二阶模型式(5)：

其中，电流状态由能量管理策略决定，当收到正能量指令时，双向DC-DC 变换器处于升压状态，电流为正，当收到负能量指令时，双向DC-DC变换器处于降压状态，电流为负，由功率守恒公式可以判断出参考电压下的电感参考电流,自适应观测器主要观测输出电压和电感电流通过实际值与观测器预估值的差值，设计二阶非奇异快速终端滑模控制方法：

另外sat函数的设计避免了滑模面切换时的剧烈抖动，切换条件为：

步骤S3中，根据所设计目标函数，在参数的约束范围内，使用遗传算法对目标函数自动寻优。模板函数为：

流程图如图2所示，步骤如下：

初始化Pm，Pc，M，G，Tf等参数。随机产生第一代种群Pop

do{计算种群Pop中每一个体的适应度F(i)。初始化空种群newPop

do{根据适应度以比例选择算法从种群Pop中选出2个个体

if(random(0,1)<Pc){对2个个体按交叉概率Pc执行交叉操作}

if(random(0,1)<Pm){对2个个体按变异概率Pm执行变异操作}

将2个新个体加入种群newPop中

}until(M个子代被创建)

用newPop取代Pop

}until(任何染色体得分超过Tf，或繁殖代数超过G)

其中Pc：交叉发生的概率，Pm：变异发生的概率，M：种群规模，G：

终止进化的代数，Tf：进化产生的任何一个个体的适应度函数超过Tf，则可以终止进化过程。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易变化或替换，都属于本发明的保护范围之内。因此本发明的保护范围所述以权利要求的保护范围为准。