Elektrikli araçlar için batarya gerilimindeki ani değişime karşı düşürücü tip DC-DC dönüştürücünün kontrol tasarımı
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tez çalışmasında, ani giriş gerilimi değişimlerine maruz kalan DC-DC Buck dönüştürücüler için yeni bir kazanç planlamalı ileri beslemeli kontrol yapısı geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşım, görev döngüsüne bağlı olarak tanımlanan quasi-LPV model üzerine inşa edilmiştir ve modelin fiziksel doğruluğunu artırmak amacıyla parazitik dirençler açıkça dahil edilmiştir. Geliştirilen LPV kompansatör, parametreye bağlı Lyapunov fonksiyonunu esas alan genişletilmiş (dilated) Bounded Real Lemma (BRL) formülasyonuna dayanarak H∞ optimizasyonu ile sentezlenmiştir. Kontrol yapısı modüler olarak tasarlanmış olup, yalnızca klasik PI denetleyicilerle değil, aynı zamanda farklı geri beslemeli denetleyici mimarileriyle de birlikte çalışabilecek şekilde yapılandırılmıştır. Simülasyon ve deneysel çalışmalar, çıkış gerilimi salınımlarının etkin biçimde bastırıldığını ve akım salınımlarının ciddi ölçüde azaltıldığını göstermektedir. Örneğin, 48 V ↔️ 19.5 V giriş değişimlerinde, çıkış voltajı dalgalanmaları ±0.1 V düzeyinde tutulmuştur ve %98,5'e varan iyileşme elde edilmiştir. Önerilen yapı, yalnızca Buck dönüştürücülerle sınırlı olmayıp, parametreye bağlı dinamiklere sahip diğer LPV sistemlere de uyarlanabilir özelliktedir. Yapısal esnekliği ve düşük hesaplama maliyeti sayesinde gerçek zamanlı uygulamalarda kullanım için güçlü bir alternatif sunmaktadır.
This thesis presents a novel gain-scheduled feedforward control strategy tailored for DC-DC buck converters subjected to abrupt input voltage variations. The design is based on a quasi-LPV model constructed using the PWM duty cycle as the scheduling parameter, where parasitic resistances are explicitly included to enhance modeling accuracy. An affine LPV compensator is synthesized via an H∞ optimization procedure, leveraging a dilated Bounded Real Lemma (BRL) formulation that incorporates a parameter-dependent Lyapunov function. The proposed compensator is integrated into a modular architecture that allows compatibility not only with classical PI controllers but also with other feedback-based control schemes. Numerical simulations and experimental validations confirm that the control approach effectively attenuates output voltage fluctuations and significantly reduces current ripple. For example, during rapid 48 V ↔️ 19.5 V input transitions, output voltage deviations are constrained within ±0.1 V, achieving a performance improvement of up to 98.5%. Beyond buck converters, the proposed methodology is extendable to general LPV systems exhibiting parameter-varying dynamics. With its low computational complexity and robustness, the framework is well-suited for real-time power electronics applications requiring high-performance regulation and control adaptability.
This thesis presents a novel gain-scheduled feedforward control strategy tailored for DC-DC buck converters subjected to abrupt input voltage variations. The design is based on a quasi-LPV model constructed using the PWM duty cycle as the scheduling parameter, where parasitic resistances are explicitly included to enhance modeling accuracy. An affine LPV compensator is synthesized via an H∞ optimization procedure, leveraging a dilated Bounded Real Lemma (BRL) formulation that incorporates a parameter-dependent Lyapunov function. The proposed compensator is integrated into a modular architecture that allows compatibility not only with classical PI controllers but also with other feedback-based control schemes. Numerical simulations and experimental validations confirm that the control approach effectively attenuates output voltage fluctuations and significantly reduces current ripple. For example, during rapid 48 V ↔️ 19.5 V input transitions, output voltage deviations are constrained within ±0.1 V, achieving a performance improvement of up to 98.5%. Beyond buck converters, the proposed methodology is extendable to general LPV systems exhibiting parameter-varying dynamics. With its low computational complexity and robustness, the framework is well-suited for real-time power electronics applications requiring high-performance regulation and control adaptability.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
