一种基于边缘神经网络预测的CLLC谐振变换器软起动方法

本发明公开了一种基于边缘神经网络预测的CLLC谐振变换器软起动方法，该方法首先利用电压电流传感器获取电路不同条件下软起动过程数据。其次构建LSTM网络得到CLLC电路模型预测器；将当前时刻的过程数据作为输入，输出下一个周期的输出电压值和谐振电流峰值，得到真实的最优开关频率值。然后搭建实时性轻量化网络作为最优开关频率控制器，将负载系数、电压增益和谐振电流峰值作为轻量化网络输入，输出为预测的最优开关频率值。最后将最优开关频率控制器结合PI控制器，实现CLLC谐振变换器的平滑软起动。本发明在动态负载和低存储代价条件下，实现了一个快速低峰值电流的软起动方法。