摘要：高压直流电源的纹波抑制一直是激光器电源技术的关键问题，针对用于大功率激光器的高压直流电源的纹波抑制问题，本文提出了一种基于神经网络优化的全波对称倍压整流方法，该方法能够对整流电路的关键参数进行合理优化，提高纹波抑制效果，提升直流电源的输出性能。
关键词：大功率；高压直流电源；纹波；抑制措施
大功率激光器装置在各类工业及科研领域都有广泛的应用，如分子气体激光器（CO2、CO等），可以产生各类从紫外到远红外波段范围的激光，且具有较高的效率和激光功率，连续输出时功率最高可达104W级，脉冲输出的能量最高可达104J/脉冲水平，这些激光器在装备制造及加工、光通信技术、核聚变等领域具有广泛的应用。高压倍压加速器采用倍压整流电路产生的直流电压来加速带电粒子，其中高压电源对加速管的供电对整个带电粒子的加速起到关键性作用。
为了维持上述各类大型科研设备的大功率输出，设计一个能稳定高效地输出电能的高压直流电源十分必要，一般而言，高压直流电源主要由高频逆变和高压升压两部分组成，在逆变和升压的过程中会产生有害的纹波电压。纹波电压主要由倍压整流电路的漏感及高压逆变电路残留的交流成分造成，如果不能及时滤除纹波电压，会对用电设备造成不利影响：①降低供电效率；②产生不期望的谐波，造成电压畸变；③产生浪涌电流，损害设备。传统的全波对称倍压整流技术可以大大降低高压电源的纹波电压，但其电路参数的设计主要依赖于经验。
1纹波产生机理及抑制
直流高压电源输出的纹波电压主要取决于高频、低频纹波及电源自身的控制系统噪声幅值。高压直流电源的输出电压是通过对输入的整流直流电压经功率放大器进行脉宽调制、整流滤波等方法来实现的。由脉动的整流电容产生的输出电压具有一定的脉冲性，因此会产生不期望的高频噪声。此外，高压电源本身的内部结构也能导致纹波电压的产生。纹波电压产生于高压电压自身运行过程中，其中低频纹波主要由整流环节中整流桥整流再经滤波电容得到，高频纹波产生于高频逆变过程，在纹波电压占比中整流环节的纹波电压值较高。因此在高压电源的纹波抑制过程中，整流环节的优化设计具有关键意义。一般地，常用纹波系数表征纹波的大小。纹波系数定义为电源在额定负载电流下输出的纹波电压的有效值与输出值之间的比值，即
，在高压电源中，倍压整流电路产生的纹波电压是最主要的原因。图1所示为普通倍压整流电路结构。
由图1可知，由倍压整流电路产生的纹波系数和整流级数之间的关系为
，式中ｎ为倍压级数，Id为输出电流值表示，f为电源频率，Vo为输出电压，C为电容。
为了抑制纹波，通常采用全对称倍压整流电路。全波对称整流方法可以利用交流的两个半波，使得输出电压的直流成分变大从而降低其纹波电压的比重，其电路结构如图2所示。整个电路系统由一个变压器、两个升压线包组成，其纹波系数可表示为 
。由纹波系数表达式可知，作为倍压整流电路中的关键参数，电容容址及倍压级数的选择将直接影响纹波抑制的品质。
2基于神经网络的倍压整流电路优化
理论上，倍压级数越大越能获取高的直流电压。然而当倍压级数很大时其效率将显著降低；此外，倍压级数变大后对电容容量的需求也变大，在整个电路设计中需要综合考虑。传统的倍压整流级数选取依据经验进行，在确定倍压级数的前提下，根据该电容上的电压及该电容向负载（或其他器件）供应的电流I，计算等效负载电阻R值。根据整流交流电源频率f计算电容容抗
，根据容抗的值估计出C的大小。为了设计出较优的对称倍压整流电路，搭建了一个反向传播（BP）神经网络，通过输入电源的设计参数对倍压级数和电容容量值进行计算，在实现电压倍增的同时获取较优的纹波抑制效果。
以为大功率激光器供电的35kV、120mA高压直流电源为例，利用电路仿真软件Protel搭建了拟真的倍压整流环境，通过Protel的大量仿真计算获取相关神经网络的训练样本图。由于实际应用中难以任意定制电容容量，可以根据图中BP神经网络的计算结果，依照电容容值表进行近似选配，将配置好的电容组并联在相应位置上。由于倍压级数将直接决定电容的数，且倍压级数较大时倍压效率将大大下降，因此设定了一个倍压级数上限nmax。对于神经网络中和电容容量相关的输出节点而言，得出训练后的电容值。据此设计了相应的对称倍压整流电路用于35kV直流电源的纹波抑制中。
BP神经网络优化后的全波对称倍压整流电路产生相关纹波图。为了验证优化的效果，对一般倍压电路及基于经验设计的全波对称倍压电路进行了纹波测量，得出数据，可知：在输出电压均满足35kV时，纹波测量系统所测得纹波电压峰值分别为27、14、10V。
结语
综上所述，实验结果表明采用所提出的利用神经网络优化全波对称倍压电路的方法对高压电源的纹波具有良好的抑制效果。与传统基于经验的设计相比，所提出方法对纹波的抑制效果更好，能够更有效地提升高压电源的工作效率，保护大型设备的安全。
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论文作者:邱伟杰1,李耀辉2,万树春3,李少鹏4,李东5
论文发表刊物:《河南电力》2018年11期
论文发表时间:2018/11/29
标签：电压论文; 级数论文; 电容论文; 电路论文; 抑制论文; 高压论文; 神经网络论文; 《河南电力》2018年11期论文;