开关电源和自动控制

看一下DC-DC控制芯片的工作模式，如果是电流模式采用PI控制即可（试凑法）。

如果是电压控制模式或者是软开关拓扑一般是需要采用环路分析仪来获得小信号模型，再用TypeⅡ、TypeⅢ之类的补偿器来进行补偿（纯控制算法）。

神经网络和自适应在开关电源领域一般用不到。

非常感谢您的回答。

想问一下为什么神经网络一类的智能控制算法在电源方面应用的少呢？在自动控制领域这些应用都非常广泛也相对成熟，对于开关电源来说也能够求出小信号模型的传递函数，再我看来无论是开关电源领域的buck电路之类的还是控制领域的倒立摆系统，理论上，快速调整的思想应当是一致的，课时为什么很少有人应用智能控制来解决开关电源的问题呢

神经网络智能控制在自动化领域的主要特点：不需要被控对象的数学模型，具有自学习、自适应能力，可处理多扰动量，适合用来控制复杂的非线性、不确定对象系统。

开关电源已有被控对象的数学模型，扰动量少（一般按单一扰动量来分析），非线性度也不是太复杂可以有bode图作为参考，所以采用经典控制理论就可以满足需求。（还有大概就是成本因素了）

我在接触电源的这段时间里，感觉电源的建模并不容易，尽管现在有很多建模方法，比如小信号模型等，但是在遇到随着时间变化的负载的时候（比如容性负载），很难保证开关电源的整体性能。

我目前接触到的建模方法基本都是讲开关电源线性化的模型，可是遇到实时变化的又该怎么办呢？

此外，目前接触过了一些自适应的内容，发现在设计的时候必须要经过复杂的计算才可以，国内外采用神经网络作为控制器的开关电源类的文章倒是有一些，但却没有找到能够详细讲解的书籍。

做了一些相关的工作，发现在阻性负载而且变化不大的时候还好，换成容性负载的时候整体性能完全不行，用bode图作为参考并不能够满足设计指标要求呀。

如果设计到更加复杂的负载和无法预知的扰动的时候，就更困难了

深度学习这种可能用不到，但是简单的BP神经网络这种的文章有挺多的，但是书籍就很少，文章中又说的很粗略，让人一头雾水。

说到自适应，有什么用在开关电源方面的详细讲解的书籍或者资料可以推荐一下吗，我目前只在一些论文上面看到过，写的不详细，看得人一头雾水

唉，是呀，看了很久也还是一头雾水，很棘手啊

真是一本经典作品啊，谢谢