含干扰和电流约束的DC-DC降压变换器控制算法研究文献综述

文献综述（或调研报告）：

在前面的相关工作中，对于降压变换器的电压跟踪控制，从硬件实现上保证了电流约束。例如在文献[1]中，将保护电路加入到了转换器的电路中。但是，这样会增加整个系统的成本。同时，能量转换的效率也会降低。因此，工程师们打算通过设计数字控制器来解决这个问题。由于标称控制器模型通常不考虑电流约束问题，所以一个自然的想法是减少它们的控制增益。例如，比例积分微分（PID）控制方案由于其在实现上相当的简单而得到了广泛的应用。但是它不能够在良好的动态响应和过流保护之间取得一个平衡。为了实现电流约束，一个直接的解决方案是减小PID控制器的比例微分增益。但这在一定程度上牺牲了闭环性能。

近年来，随着电力电子技术和现代控制理论的飞速发展，针对降压变换器系统在瞬态电流约束下获得更好的动态和静态性能，研究者提出了各种高性能的控制方案。一般来说，这些方法的策略主要分为两类。

第一类是采用传统的级联控制结构，分别设计内环电流控制器和外环电压控制器^[2]-[4]。根据硬件条件，设置软极限值来限制电感电流。但是，这存在着一些不足之处。首先，电感电流的限制没有得到严格的保证。电流仍有可能突破软极限值，特别是在存在不恰当的内环控制器增益的情况下。此外，整个控制系统需要两个控制器，这导致了需要调节更多的控制器参数。从而在为了获得满意的闭环性能的情况下增加了参数整定的难度^[5]。

第二类是建立控制动作中的电流惩罚机制。通常，它是通过一些约束处理工具来实现的。其中基于模型预测控制（MPC）和基于障碍李雅普诺夫方程（BLF）的反步设计法是其中两种典型的方法。

MPC的思想是将控制问题转化为优化问题。在文献[6]中，针对带峰值电流控制的转换器系统的电压调节问题，设计了一种预测数字控制器。通过恰当选取相应状态变量的权值，将电流约束引入到代价函数中。在最小化给定代价函数的条件下，对电感电流进行限制以满足约束条件。但是，在处理DC-DC变换器电路[7]中的模型不确定性和干扰方面，MPC存在一定的缺陷。此外，这个控制算法在运行时还需要进行大量的运算，这往往会占用很多的硬件资源。

基于BLF的反步设计法^[8][9]将标准的反步设计法与BLF^[10][11]相结合。在递归控制设计过程的每一步中，如果对应的状态为[12]，则用BLF代替传统的二次Lyapunov函数。如果受约束的状态量接近约束边界，则BLF将会趋向于无穷。此时，控制动作将会提供一个足够大的作用力将相应的状态拖离障碍边界。因此基于BLF的反步设计法提供了一种应用于非线性状态约束系统的控制器设计方法。然而，为了保证状态约束，每一步设计的虚拟控制器也必须被限制在约束域中。这一缺点导致了控制参数的选择困难。

参考文献