[發明專利]一種基于BP神經網絡PI控制方法的反激式LED驅動電路

有效

• 申請號: 201610602753.9
• 申請日: 2016-07-26
• 公開（公告）號: CN106255259B
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 周強;陳丹
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: H05B33/08
• 分類號: H05B33/08
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司33200
• 代理人: 傅朝棟,張法高

1.一種基于BP神經網絡PI控制方法的反激式LED驅動電路，包括EMI濾波模塊、全橋整流模塊、開關變換電路模塊、采樣模塊、PWM驅動模塊、嵌入式處理器模塊和LED負載模塊；其特征在于：將EMI模塊全橋整流模塊、開關變換電路模塊、LED負載模塊、采樣模塊、嵌入式處理器模塊和PWM驅動模塊依次連接，所述的PWM驅動模塊又與開關變換電路模塊相連接，形成一個閉環系統；

所述的PWM驅動模塊包括：電阻R1、電阻R2、電阻R3、阻值R4、電容C1、npn型三極管Q1、npn型三極管Q2、pnp型三極管Q3、光耦芯片、直流源V1和直流源V2；PWM輸入連接到電阻R1的一端，電阻R1的另一端分別連接到電容C1、電阻R2的一端和npn型三極管Q1的基極，電容C1、電阻R2和npn型三極管Q1的發射極連接到地，npn型三極管Q1的集電極連接到光耦芯片中發光二極管的負極，光耦芯片中發光二極管的正極連接到電阻R3的一端，電阻R3的另一端連接到直流源V2，光耦芯片中三極管的集電極連接到直流源V1，發射極連接到npn型三極管Q2和pnp型三極管Q3的基極，npn型三極管Q2的集電極與直流源V1相連接，發射極與pnp型三極管Q3的發射極相連后與電阻R4的一端相連，pnp型三極管Q3的集電極與地相連，電阻R4的另一端連接到PWM輸出端；

所述的采樣模塊包括：電阻R5、電阻R6、電阻R7、電阻R8、電阻R9、電容C2、電容C3、運算放大器Q4和直流源V3；采樣輸出與電容C3和電阻R9的一端相連，電容C3的另一端與地相連，電阻R9的另一端與電阻R8的一端和運算放大器Q4的輸出端相連，電阻R8的另一端與電阻R7的一端和運算放大器Q4的負極相連，電阻R7的另一端與運算放大器Q4的接地端與地相連，運算放大器Q4的電源端與直流源V3相連，運算放大器Q4的正極與電阻R6的一端和電容C2的一端相連，電阻R6的另一端與電阻R5的一端相連，并連接到采樣輸入端，電阻R5的另一端和電容C2的另一端與地相連；

所述的嵌入式處理器模塊采用BP神經網絡PI控制方法，該方法共含有輸入層、隱含層和輸出層，其中，輸入層節點數i，k時刻的輸入層輸入為a_l(k),l＝1,2…，i；隱含層節點數p取值為1～10，輸入層與隱含層之間連接權值為q_ln(k)，k時刻的隱含層輸入為b_n(k)，n＝1,2，…，p，隱含層激活函數為輸出層節點數o，隱含層與輸出層之間連接權值為q_nm(k)，k時刻的輸出層輸出c_m(k)作為PI參數，m＝1，…，o，激活函數為各項連接權值q_ln(k)和q_nm(k)的初始值均取區間[-1,1]之間的隨機數；

BP神經網絡PI控制方法的性能函數為其中r(k)為設定電流值，y(k)為輸出采樣值；

BP神經網絡PI控制方法中學習速率為β，慣性系數為α；

BP神經網絡PI控制方法中k時刻的PI控制方法為u(k)＝u(k-1)+k_p[e(k)-e(k-1)]+k_ie(k)，其中：u(k)為k時刻PI控制方法的輸出值，k_p和k_i為PI參數；

BP神經網絡PI控制方法輸出層隱含權值學習方法為：

Δq_nm(k)＝βδ_nb_n(k)+αq_nm(k-1)

式中，Δq_nm(k)為q_nm在k時刻相對于k-1時刻的變化量；

δn=e(k)*sgn(∂y(k)∂u(k))*∂u(k)∂cm(k)*g′(bn(k))]]>

其中，g'(x)＝g(x)(1-g(x))；

隱含層權值學習方法為Δq_ln(k)＝βδ_la_l(k)+αq_ln(k-1)，其中，Δq_ln(k)為q_ln(k)在k時刻相對于k-1時刻的變化量；f'(x)＝(1-f(x))/2；

通過此BP神經網絡PI控制方法，可得輸出即為所需PI參數，所得的PI參數用于調整PWM占空比，以此調節輸出電流至指定電流值r(k)。