降压转换器的灰箱辨识多目标进化方法
系统与控制
2020-02-21 v2 神经与进化计算
系统与控制
摘要
本研究提出了一种简单的灰箱辨识方法，用于建模工作在连续导通模式下的真实DC-DC降压转换器。观测动态数据中常因输入范围相对较窄而存在信息空缺，利用降压转换器已知的静态行为作为先验知识缓解了这一问题。基于项聚类的概念，开发了一种简单方法以确定候选模型的静态响应。然后将静态行为的误差直接嵌入多目标框架中进行结构选择。本质上，所提方法将灰箱辨识问题转化为多目标框架，以平衡模型构建的偏差-方差困境，同时将先验知识显式整合到结构选择过程中。以实际降压转换器为例的研究结果表明，可以辨识出既能捕捉系统动态行为又能捕捉静态行为且覆盖宽输入范围的简约模型。
引用
@article{arxiv.1909.04320,
title = {Multi-objective Evolutionary Approach to Grey-Box Identification of Buck Converter},
author = {Faizal Hafiz and Akshya Swain and Eduardo M. A. M. Mendes and Luis Aguirre},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.04320},
year = {2020}
}