基于自适应动态规划和数据驱动的DC-DC变换器最优控制方法

本发明公开了一种基于自适应动态规划和数据驱动的DC‑DC变换器最优控制方法，应用在基于神经网络控制器的闭环电路中，通过采集输入输出数据，并将数据用于自适应动态规划(Adaptive/Approximate Dynamic Programming，ADP)算法，以此对神经网络控制器的权重和偏置进行更新，不断迭代直至得到最优控制器，将得到的最优控制器直接用于DC‑DC变换器控制。与传统的基于模型的控制方法相比，本方法不需要建立系统的状态空间方程，不依赖于受控过程的数学模型信息，而是直接从数据到控制器设计；除此之外，本方法所求最优控制器具有较快的控制速度和较好的抗干扰能力，在BUCK变换器上的仿真验证结果证明，本发明所提的方法能实现对DC‑DC变换器的最优控制。