数字化三相大功率逆变波形内模控制方法

针对三相逆变电源数学模型在旋转αβ坐标系下的特点,提出了基于神经网络内模原理的逆变波形控制方案.用神经网络预估器作为逆变器的内部模型,用神经网络辨识预估逆变器正模型及其逆模型,在线修正、补偿内部模型与被控逆变器之间的模型失配.仿真和实验结果表明,该方案控制下系统稳压精度高,有较快的动态响应.     

基于μC/OS-II的数字化UPS设计与实现

针对数字化UPS,给出了系统总体设计框图,为提高系统控制程序的实时性,提出一种基于实时操作系统μC/OS-Ⅱ的嵌入式UPS系统控制方案。通过对UPS控制系统结构与功能的分析,实现了μC/OS-Ⅱ在TMS320LF2407A上的移植,对UPS系统控制项目以任务的形式进行设计并实现调度,给出了部分参数设定和主程序清单。实验结果证明,本文的设计有效的增强了系统控制软件的模块性、实时性,提高了系统运行的可靠性与稳定性。     

正弦逆变波形的神经网络内膜控制算法

单相逆变电源的输出电压波形质量是衡量其性能的重要指标之一.本文提出了一种正弦逆变波形的神经网络内膜控制算法,建立两个BP神经网络预估器,一个作为单相逆变器的内部模型,预测实际的波形输出;一个根据预测误差建立内模控制器,在线修正和补偿内部模型使之最大程度的匹配单相逆变器.仿真和实验结果表明,该算法克服了系统中存在的不确定...     

基于TMS320LF2407A的数字化UPS设计与实现

针对数字化不间断应急电源(UPS),给出了基于数字信号处理器(DSP)TMS320LF2407A的系统总体设计;通过分析系统各主要功能及组成,给出了主控制板、信号检测及控制执行板、工作电源及逆变驱动板的结构图和部分硬件电路设计;设计了系统控制软件主程序流程,将实时操作系统μC/OS-Ⅱ用于数字化UPS软件设计中,提高了系统的实时性、可靠性和稳定性;最后,给出了部分样机实际测试运行情况,测试结果验证了设计的有效性和可行性.