用神经网络控制的二象限开关电感DC/DC变换器
（a）模式C接通状态图(b)模式C关断状态图
（c）电感电压和功率电感电流波形
图2模式C
（a）模式D接通状态图 (b)模式D关断状态图
（c）电感电压和电流波形
图3模式D
2模式C（象限Ⅲ运行）
2.1连续模式
若等效电阻很小，则电阻上的电压降可以认为是RIL。
由此可见传输效率仅取决于导通占空比k、源电压和负载电压值，而与R、L和f无关。
2．2非连续模式
由方程（9）可知，当ζ≥1时电流iL不连续，所以连续区和非连续区之间的界限定义为：
连续和非连续区的边界如图4所示。从方程（19）可以看出非连续导通区是由下列因素产生的：
（1）塑封电感器开关频率f太低；
（2）导通占空比k大小；
（3）电感L大小；
（4）负载电阻R太大。
图4 连续和非连续区的边界图
整个导通周期远小于T。
iL(kT)是电感电流iL(t)的峰值，同时也是变化量ΔiL的峰—峰值。
当t=t3时，由方程（22）可得iL(t3)=0。
3模式D（象限Ⅳ运行）
3．1连续模式
图4连续和非连续区的边界图
图5连续和非连续区的边界图
若等效电阻R很小，则电阻R上的电压降可以认为是RIL。
由此可见传输效率仅取决于导通占空比k、源电压和负载电压，与R、L和f无关。
3．2非连续模式
连续和非连续区的边界如图5所示。从方程（49）可以看出非连续导通区是由下列因素产生的：
（1）开关频率f太低；
（2）导通占空比k太小；
电感器 设计（3）电感L太小；
（4）负载电阻R太大。
整个导通周期远小于T。假设导通周期位于0和t4之间，电感L上的电压和电流为：
图5 连续和非连续区的边界图
iL(kT)是电感电流iL(t)的峰值，同时也是变化量&Delta共模电感;iL的峰—峰值。当t=t4时，由方程（52）可得iL(t4)=0。
4神经网络控制
这种变换器工作于开环控制方式。由公式（17）和（47）可见，因为电路的电阻R是一随机参数，所以它对系统的工作点有很大的影响。为了获得一个稳定的变换运行，我们在系统中采用神经网络控制[7,8〗。神经网络控制包括一个由比例加积分（PI）运算和神经网络组成的闭环控制。这一系统的全图如图6所示。
比例加积分（PI）运算在4.1中叙述。神经网络由三层组成，分别是输入层、隐含层和输出层。神经网络的结构如图7所示。三层插件电感器中所有节点的函数如图8所示。它们分别在4.2和4.3中叙述。
4.1数学模型
比例加积分（PI）运算由一个比例加积分控制器和负载组成。式中：τ=L/R,Vi在开关接通时为Vl，在开关关断时为V2。
图6用神经网络控制的二象限开关电感DC/DC变换器
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