LLC谐振变换器分析及控制方法综述

来源 :电子测试 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dygaalove4390
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
由于具有能量密度高、电磁干扰小,易实现磁集成,低压应力等优点,LLC谐振变换器广泛应用于电力电子行业的各个领域。LLC谐振变换器可以实现电气隔离,具有高能量密度和软开关功能,有助于提高产品安全性,并减轻负荷对电网的影响,降低电磁干扰和谐波污染,减小供电系统的复杂性,可适用于不同的负荷条件。本文介绍了LLC谐振变换器的发展过程,对半桥LLC谐振变换器拓扑进行了介绍,并重点对LLC谐振变换器的分析方式及控制方法进行分析。
其他文献
介绍了一种基于直接数字频率合成(DDS)技术的函数信号发生器的设计。本系统利用STC12C5A60S2单片机与DDS芯片AD9833进行数字控制相结合,通过按键实现正弦波、三角波和方波等信号输出,频率可在1Hz~2MHz内连续进行设置,频率分辨力达到0.1Hz;输出电压可达5V。经实际电路测试,输出信号不但满足教学和生产的需求,而且具有高精度、高性价比,性能稳定,使用方便等特点。
本文基于FAA关于机场容量和延误的咨询通告AC:l50/5060-5,分析该算法模型,并给出实现该算法可视化自动化的思路和方法。
由于增加并联RC对会造成计算量急剧上升,而精度增加有限,所以锂电池单体等效电路模型一般采用二阶RC等效电路。这种电池模型参数只考虑剩余容量(SOC)的影响,这不符合电池工作实际情景。为了提高模型精度,设计了一种模型参数受SOC和温度同时影响的二阶等效电路。经MATLAB仿真验证,模型最大误差减少1/3,证明基于温度的锂电池等效电路模型更加准确。
因为光伏MPPT算法无法同时兼顾跟踪的速度和稳态的精度,因此本文提出一种新的方法用于改进传统的变步长电导增量法。该算法通过结合占空比和指数衰减函数动态地改变步长,并且随着外界光照强度及温度变化做出迅速调整,解决了传统变步长电导增量法在光照突变时跟踪速度慢、稳态精度低的问题。文中在相同环境下对改进型算法及传统变步长法进行了仿真和试验比较。仿真结果表明,改进型变步长法在跟踪速度更快并且稳态的精度相对较高,跟踪时间被有效的降低。
传统的运动目标检测算法具有实时性不高和鲁棒性差等缺点,未解决上述问题,本文提出了一种Subsense检测算法,该算法基于Color-LBSP算子原理,可以根据检测目标自适应调整算法。为了对非参数模型中的像素特征进行描述,本文对局部二值相似模型描述符(LBSP)进行了改进,并利用改进后的LBSP协同颜色强度(RGB)进行像素特征表述。背景建模的搭建使用了获取的像素级模型样本,使用保守的更新策略和区域
为寻求当今社会针对公共自习资源有更好的解决方案。现基于Python的人脸识别、机器学习相关技术搭配微信小程序的方法,主要应用于校园图书馆自习室等场所。有利于减少学生因大量占座而导致上座率和座位使用率极低的问题,且对自习室智能化的管理能有效的维护自习室的秩序。从而解决这一痛难点问题。
在我国系统性改革过程中,进行了互联网加改革、大数据应用、物联网建设。当前,已经进入到了数字化发展的新时期。以公交车为例,通过对数字化技术的运用,既可以提高服务品质,也能够通过对客流状态的实时监测,保障车辆运行安全与数据统计,合理的调配各项资源。本文以此为出发点,选取基于图像分析的公交车客流状态实时监测研究作为题目,概述了人脸识别系统的组成与开发环境。并以此为基础,分别从图像采集、图像预处理、脸部检
基于离散事件触发通讯机制(DETCS),针对具有执行器时变故障NCS,研究了具有多目标约束的NCS故障调节与通讯协同设计的问题。为实现对执行器连续时变故障的准确及时估计,在等物理采样周期下,首先给出了既能保证故障和状态估计误差以一定的速度收敛,又对外界干扰具有鲁棒H∞性能的广义观测器的设计方法。进一步在DETCS下,基于所获得的估计信息,给出了使NCS具有α-稳定鲁棒H∞性能的故障调节与通讯协同设计的方法;由于该方法的推证中引入了改进的Wirtinger不等式和改进的互反凸组合引理,使得结果具有更少的保守
地下变压器具有负荷高、散热不如地面,油温的监测十分重要。设计了基于LPC1768的地下变压器油温监测系统,硬件部分由电源单元、通信模块、风机控制单元等组成;软件部分由下位机监测终端软件程序和上位机实时监测界面软件祖成。温度传感器采集温度数据上传监测终端进行计算处理,执行相应的决策。后台监测软件可以对变压器温度实时监控和查看,对风机远程控制,达到变压器降温的目的。该监测系统散热器外表喷涂石墨烯增加散热,使变压器能够有更好的降温效果。
利用卷积神经网络应用于人脸识别领域,极大提高了识别的准确性。使用AlexNet网络作为人脸检测网络,使用经2622个人脸数据训练过得VGG网络作为人脸的特征提取网络,并结合人脸特征库的存储和匹配,构建了一个完整的人脸检测和识别的系统,识别准确率高于97%。