Адаптивне керування для підвищення енергоефективності у квазірезонансних імпульсних перетворювачах за умов динамічних навантажень - Тарасюк, Василь; Городній, Олексій (Технічні науки та технології, 2025)
Актуальність дослідження зумовлена сучасними стандартами енергоефективності, які висувають жорсткі вимоги до імпульсних перетворювачів напруги, а саме: високого коефіцієнта корисної дії (ККД) у всьому діапазоні навантажень. Класичні перетворювачі з широтно-імпульсною модуляцією не задовольняють цим вимогам через підвищені комутаційні втрати. Перспективною альтернативою є квазірезонансні імпульсні перетворювачі (КРІП), що мінімізують втрати завдяки комутації при нульовому струмі або напрузі. Однак їхня ефективність може знижуватися через недоліки існуючих методів керування, зокрема частотно-імпульсної модуляції, яка при зміні навантаження призводить до швидкої зміни робочої частоти та збільшує комутаційні втрати. Постановка проблеми полягає в тому, що класичні підходи до керування КРІП, включно з ПІД-регуляторами, оптимізовані для вузької робочої області. Це може спричинити втрату режиму м’якої комутації та зменшення ККД. Перспективним є створення комплексних рішень, що одночасно оптимізують енергоефективність, якісні динамічні показники та відповідність стандартам електромагнітної сумісності (ЕМС). Метою дослідження є розробка гібридного адаптивного методу керування, здатного збільшити ККД при динамічній зміні навантаження та забезпечити стабільно високу енерго-ефективність. Контролер має в реальному часі обчислювати оптимальні моменти комутації, стабілізувати вихідну напругу та мінімізувати втрати. У статті проаналізовано переваги м’якої комутації над жорсткою, розглянуто механізми перемикання при нульовому струмі та напрузі. Систематизовано існуючі методи керування: від лінійних ПІД до нелінійних, таких як керування у ковзному режимі (SMC) та на основі нечіткої логіки (FLC). Особливу увагу приділено перспективним підходам на основі глибокого навчання з підкріпленням (DRL). Висновки підтверджують потребу в створенні гібридних систем керування на основі штучного інтелекту.