1. Регулятор на основі нечіткої логіки для резонансного LLC перетворювача
- Author
-
Марич, Юрій Васильович and Марич, Юрій Васильович
- Abstract
На сьогоднішній день за рахунок всесвітньої діджиталізації величезна кількість даних зберігається та ділиться між великою кількістю користувачами по всьому світу, що призводить до стрімкого зростання кількості центрів обробки даних, що складають групи серверів, пристроїв зберігання даних, мереж та телекомунікаційних систем для обслуговування користувачів у всьому світі. Зростання енергоспоживання вимагає від інженерів розробки більш ефективних перетворювачів енергії. Серед різних видів імпульсних джерел живлення резонансні перетворювачі потужності викликають великий інтерес через їх власну здатність зменшувати втрати від перемикання при збільшенні частоти роботи. Задачею дослідження є покращення регулювальних характеристик даного перетворювача за рахунок використання контролера на основі нечіткої логіки. З метою підтвердження аналітичних досліджень проведено симуляцію роботи обраної системи керування на основі нечіткої логіки, та порівняння її роботи з ПІД регулятором за параметрами: час наростання, час встановлення, ступінь перерегулювання та коефіцієнтом нелінійних спотворень., Today, due to the worldwide digitalization, a huge amount of data is stored and shared by countless users around the world, which leads to a rapid growth in the number of data centers that make up groups of servers, storage devices, networks and telecommunications systems to serve users around the world. Increasing energy consumption requires engineers to develop more efficient energy converters. Among the various types of switching power supplies, resonant power converters are gaining a lot of interest through their own ability to reduce switching losses as the switching frequency increases. The aim of the study is to improve the adjustment characteristics of this Converter by using a controller based on fuzzy logic. To confirm the analytical studies, the selected control system was simulated based on fuzzy logic and compared with the regulator in terms of parameters: rise time, setting time, the degree of over-regulation and the coefficient of nonlinear distortion.
- Published
- 2020