Şehmus FİDAN, Emre ERKAN

Boost Konvertörün Black-Box Sistem Tanımlama Yöntemi ile Transfer Fonksiyonunun Elde Edilmesi ve Parçacık Sürü Algoritması Tabanlı PI Kontrolör Tasarımı

Introduction

Boost konvertörün black-box sistem tanımlama yöntemi ile transfer fonksiyonunun elde edilmesi ve parçacık sürü algoritması tabanlı pi kontrolör tasarımı . Boost konvertörün transfer fonksiyonunu black-box sistem tanımlama ile kolayca elde edin. Parçacık Sürü Algoritması tabanlı PI kontrolör tasarımı ve sistem modelleme süreçlerini basitleştirin.

Abstract

Girişine uygulanan DC gerilimi daha yüksek bir DC gerilime dönüştüren boost konvertörler uzun yıllardır endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. Konvertörler tasarlanırken öncelikle Matlab/Simulink gibi programlarda simüle edilir daha sonra tasarım aşamasına geçilir. Simülasyon modelini oluştururken boost konvertörü transfer fonksiyonu olarak basitçe göstermek mümkünken Simulink ortamında modelleme yapmak daha kompleks elemanlar kullanıldığı için daha karmaşık hale gelmektedir. Bu durumda birçok araştırmacı PI kontrolör tasarlarken deneme yanılma sürecine girmektedir. Belirtilen zorluğu gidermek için sistem tanımlama yöntemleri oldukça pratik ve etkili çözümler sunmaktadır. Sistem tanımlamada çeşitli yöntemler bulunmakla birlikte black-box tabanlı yapılar oldukça etkilidir. Black-box tabanlı sistem tanımlama temelde bir sistemin giriş/çıkış değerlerinin ölçüldüğü ve sistemi temsil eden bir modelin önerildiği matematiksel yöntemdir. Bu yöntem sayesinde bir sistemin davranışını temsil eden transfer fonksiyonu, durum uzay denklemi gibi modeller önermek mümkündür. Bu çalışmada black-box tabanlı sistem tanımlama yöntemi yüksek kazançlı boost konvertörün modelini elde etmek için kullanılmıştır. Transfer fonksiyonu elde edildikten parçacık sürü optimizasyon tabanlı PI kontrolör tasarlamak için kullanılmıştır. Simulink modeli üzerinden veriler toplandığı için oluşturulan transfer fonksiyonu sistemi temsil etmede basit ve etkili olmuştur. Önerilen model için geri beslemeli kontrol sistemi ve devre eşitliği modelleri karşılaştırılmış ve oldukça benzer cevaplara sahip oldukları görülmüştür. Bu noktada önerilen black-box sistem tanımlama yöntemi doğru bir deney düzeneği ile oldukça pratik bir şekilde sistem modellenmesine olanak sağlamış ve kontrolör tasarım sürecini kolaylaştırmıştır.

Review

This paper addresses a common challenge in the design and control of boost converters, which are widely used in industry for DC-DC voltage conversion. While detailed circuit modeling in environments like Simulink offers accuracy, it often introduces significant complexity, making the derivation of a simplified transfer function difficult. This complexity frequently leads researchers and engineers to resort to time-consuming trial-and-error methods for tuning proportional-integral (PI) controllers, hindering efficient development. The authors propose a practical solution to this problem by leveraging black-box system identification techniques. The core methodology involves applying a black-box system identification method to a high-gain boost converter to accurately derive its transfer function. This data-driven approach measures input/output values from the system (in this case, collected from a Simulink model) and proposes a representative mathematical model, thereby simplifying the system representation compared to complex elemental models. Subsequently, the obtained transfer function is utilized for the design of a PI controller, with its parameters optimized using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. A key finding is that the derived transfer function effectively represents the system, as evidenced by the strong similarity in responses when comparing the proposed feedback control system with the detailed circuit equation models in Simulink. The study demonstrates a significant advantage of using black-box system identification in streamlining the controller design process for power electronic converters. By offering a practical and effective way to obtain a simplified yet accurate system model, the method eliminates the need for complex analytical derivations and reduces the reliance on iterative tuning. The authors successfully show that this approach not only simplifies modeling but also facilitates a more straightforward and efficient controller design using optimization algorithms like PSO. This work offers a valuable contribution to the field, providing a robust methodology that could significantly accelerate the development and implementation of control systems for boost converters, especially when dealing with real-world, hard-to-model systems.

Full Text

Comments

You need to be logged in to post a comment.