本文關(guān)鍵詞：幾類憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與開關(guān)電源控制器設(shè)計(jì)

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【摘要】：憶阻器是用于描述磁通量和電荷關(guān)系的一種二端無源電子器件,其天然的記憶能力和非線性特性使之在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非線性系統(tǒng)中具有獨(dú)特的優(yōu)勢。首先,憶阻器的行為機(jī)制與大腦的神經(jīng)突觸非常相似,把憶阻器用作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的突觸,能使神經(jīng)元連接密度更大,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成度。其次,憶阻器阻值隨著施加在其兩端的電壓(或電流)的大小而變化,具有可編程特性。開關(guān)功率變換器因其體積小、重量輕,具有較高的效率和功率密度等優(yōu)勢,常被用于高效電源與直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)中。將可編程憶阻器應(yīng)用到開關(guān)功率變換器中,能夠使輸出電壓穩(wěn)定在不同平衡點(diǎn)上,并具有優(yōu)良的控制效果。因此,本文對憶阻器的類突觸特性和非線性特性進(jìn)行了深入學(xué)習(xí),研究了兩類新型憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和兩類開關(guān)電源控制器。本文研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)部分:首先利用Gale憶阻器構(gòu)建出一種基于憶阻器的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(M-PCNN),將憶阻器的類生物記憶特性內(nèi)化到脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,使其更具生物智能。將該網(wǎng)絡(luò)用于醫(yī)學(xué)圖像處理,包括電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)和磁共振成像(MRI)的融合、CT圖像去噪和CT圖像邊緣提取。其次,推導(dǎo)出自旋憶阻器作為突觸的權(quán)值更新公式,提出一種自旋憶阻器與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器相結(jié)合的控制器,用該控制器對Buck開關(guān)功率變換系統(tǒng)進(jìn)行控制。在理論推導(dǎo)的基礎(chǔ)上,對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行MATLAB仿真,驗(yàn)證了該方案的正確性。接著,利用自旋憶阻器的可編程特性,設(shè)計(jì)出一個(gè)橋式控制電路,通過調(diào)整該電路的輸入脈沖個(gè)數(shù)將自旋憶阻器阻值設(shè)定到所需值,使其實(shí)現(xiàn)可編程電位器的功能。將該電位器替代方波發(fā)生電路中的反饋電阻,構(gòu)建出一種脈沖寬度連續(xù)可調(diào)的方波發(fā)生器。SPICE仿真表明用這個(gè)新型發(fā)生器控制Boost電路的開關(guān)管,能使Boost輸出電壓穩(wěn)定在不同的平衡點(diǎn)上。最后,本文結(jié)合PWM控制與滑模變結(jié)構(gòu)控制的優(yōu)點(diǎn),提出一種帶二重積分滑模面的滑�？刂破��；Ｃ娓郊拥姆e分項(xiàng)使滑�？刂葡到y(tǒng)的運(yùn)動(dòng)方程與原階數(shù)相同,能夠改善系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能。將其控制二階交錯(cuò)并聯(lián)Boost開關(guān)功率變換器,并進(jìn)行PSIM仿真,仿真結(jié)果表明,該控制方案具有較強(qiáng)的魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：憶阻器 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 開關(guān)功率變換器 滑�？刂�
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183;TN86;TP273
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第1章 引言9-15
• 1.1 研究背景和研究意義9-10
• 1.2 憶阻器研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 憶阻器理論10-11
• 1.2.2 憶阻器特性及應(yīng)用11-12
• 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器12
• 1.3.2 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)12-13
• 1.4 開關(guān)功率變換器控制研究現(xiàn)狀13-14
• 1.5 主要工作及安排14-15
• 第2章 氧化物憶阻器和自旋憶阻器15-22
• 2.1 氧化物憶阻器15-19
• 2.1.1 二氧化鈦憶阻器15-17
• 2.1.2 其他氧化物憶阻器17-19
• 2.2 自旋憶阻器19-21
• 2.3 氧化物憶阻器和自旋憶阻器的對比分析21
• 2.4 小結(jié)21-22
• 第3章 基于Gale憶阻器的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-33
• 3.1 基于憶阻器的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-26
• 3.1.1 Gale憶阻器離散模型22
• 3.1.2 基于憶阻器的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(M-PCNN)22-26
• 3.2 M-PCNN在醫(yī)學(xué)圖像融合上應(yīng)用26-29
• 3.3 M-PCNN在圖像去噪上的應(yīng)用29-30
• 3.4 M-PCNN在圖像邊緣提取上的應(yīng)用30-32
• 3.5 小結(jié)32-33
• 第4章 基于自旋憶阻器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制33-41
• 4.1 傳統(tǒng)PID控制器33
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器33-35
• 4.3 自旋憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器35-36
• 4.4 自旋憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制Buck開關(guān)功率變換器36-40
• 4.4.1 Buck變換器狀態(tài)空間平均建模36-37
• 4.4.2 MATLAB仿真37-40
• 4.5 小結(jié)40-41
• 第5章 基于自旋憶阻器的開關(guān)電源控制器41-47
• 5.1 自旋憶阻器的可編程特性41-43
• 5.2 基于自旋憶阻器的可變脈寬方波發(fā)生器43-44
• 5.3 自旋憶阻方波發(fā)生器控制Boost開關(guān)功率變換器44-46
• 5.3.1 Boost開關(guān)功率變換器44-45
• 5.3.2 SPICE仿真結(jié)果與分析45-46
• 5.4 小結(jié)46-47
• 第6章 帶二重積分滑模面的PWM電壓滑�？刂破�47-57
• 6.1 滑�？刂评碚�47-48
• 6.2 二階交錯(cuò)并聯(lián)Boost變換器結(jié)構(gòu)48-49
• 6.3 帶二重積分滑模面的滑�？刂破髟O(shè)計(jì)49-52
• 6.3.1 滑模面選取49-50
• 6.3.2 等效控制方程50-51
• 6.3.3 控制器設(shè)計(jì)51
• 6.3.4 存在條件51-52
• 6.4 仿真結(jié)果及分析52-56
• 6.5 小結(jié)56-57
• 第7章 結(jié)論及展望57-59
• 7.1 本文的主要工作57
• 7.2 下一步研究計(jì)劃57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 致謝63-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間已完成的論文64
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目64

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