典型文献
基于神经网络方法的峰值电流控制Boost变换器数据驱动建模
文献摘要：
开关电源是一种高频电能转换装置,在许多领域有着广泛的应用.然而,如何快速、准确地对变换器进行建模仍是一个亟待解决的问题.针对峰值电流控制的Boost变换器,提出一种基于神经网络(Neural network,NN)的数据驱动建模方法进行损耗建模分析.为了选择数据驱动模型的关键输入输出参数,对Boost变换器的工作机理进行了分析.然后,介绍了基于神经网络的数据驱动建模方法,并将其应用于Boost变换器的建模.最后,用该方法对系统的输入特性和损耗特性进行了分析.与传统的机理建模方法相比,数据驱动建模能绕开复杂的内部机理,利用数据之间的映射关系所建立的模型具有速度快、精度高的优点.
文献关键词：
数据驱动模型;神经网络;峰值电流控制Boost变换器
中图分类号：
作者姓名：
王闰南;谢帆;张波
作者机构：
华南理工大学电力学院 广州 510641
文献出处：
引用格式：
[1]王闰南;谢帆;张波-.基于神经网络方法的峰值电流控制Boost变换器数据驱动建模)[J].电气工程学报,2022(02):142-150
A类：
B类：
神经网络方法,峰值电流,电流控制,Boost,变换器,数据驱动建模,开关电源,转换装置,Neural,network,NN,损耗建模,建模分析,数据驱动模型,输入输出,输出参数,工作机理,损耗特性,机理建模,绕开,内部机理,映射关系
AB值：
0.31585
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