采用金豺优化的LLC谐振变换器自抗扰稳压控制

《采用金豺优化的LLC谐振变换器自抗扰稳压控制》是一篇探讨电力电子领域中高效稳压控制技术的学术论文。该论文针对传统LLC谐振变换器在负载变化和参数扰动下稳定性不足的问题，提出了一种结合金豺优化算法与自抗扰控制策略的新型控制方法。通过引入生物启发式优化算法，提高了系统的动态响应能力和抗干扰能力，为现代电力电子系统的设计提供了新的思路。

LLC谐振变换器因其高效率、低开关损耗和良好的电磁兼容性，在开关电源、电动汽车充电系统以及工业电源等领域得到了广泛应用。然而，由于其工作原理依赖于谐振电路的参数匹配，当负载或输入电压发生变化时，传统的控制方法往往难以维持稳定的输出电压。因此，如何提高LLC谐振变换器的稳压性能成为研究热点。

本文提出的解决方案是将金豺优化算法（Golden Jackal Optimization, GJO）应用于自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control, ADRC）的参数整定过程中。金豺优化算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了金豺在捕猎过程中的行为模式，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。通过该算法对ADRC控制器中的关键参数进行优化，能够有效提升系统的控制精度和适应能力。

自抗扰控制是一种先进的控制策略，能够实时估计并补偿系统内部和外部的扰动，从而实现对被控对象的精确控制。在LLC谐振变换器中，ADRC可以快速响应负载变化，并保持输出电压的稳定。结合金豺优化算法后，ADRC的参数调整更加智能化，避免了传统手动调参的局限性。

论文中通过仿真和实验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，在不同的负载条件下，采用金豺优化的ADRC控制策略能够显著降低输出电压的波动，提高系统的动态性能。实验测试进一步证明了该方法在实际应用中的可行性，特别是在高功率密度和高效率要求的应用场景中表现出色。

此外，论文还分析了不同参数设置对系统性能的影响，如金豺优化算法的迭代次数、种群规模等，为后续研究提供了参考依据。同时，作者指出该方法在复杂工况下的适应性仍有待进一步研究，未来的工作可以考虑与其他智能控制算法相结合，以进一步提升系统的鲁棒性和稳定性。

综上所述，《采用金豺优化的LLC谐振变换器自抗扰稳压控制》这篇论文为解决LLC谐振变换器在复杂工况下的稳压问题提供了一个创新性的解决方案。通过将生物启发式优化算法与先进控制策略相结合，不仅提升了系统的控制性能，也为电力电子领域的研究提供了新的方向。随着智能控制技术的不断发展，此类融合多种算法的控制方法将在未来的电力电子系统中发挥越来越重要的作用。