永磁同步电机低复杂度双矢量预测电流控制

针对永磁同步电机传统模型预测电流控制中存在计算负担重和电流脉动大的问题,提出一种低复杂度双矢量预测电流控制方法。首先,利用电流无差拍控制原理快速获得下一周期的第一电压矢量,相比传统方法可减少一个周期的预测次数。其次,进行第二电压矢量的选择时可以采用非零电压矢量,增大备选电压矢量的覆盖范围。最后,根据均方根电流脉动方程,确定满足最小电流脉动条件下各个电压矢量的最佳作用时间。仿真和实验结果表明：相较于传统单矢量、双矢量预测电流控制方法,所提低复杂度双矢量预测电流控制方法能够有效抑制电流脉动,降低算法的复杂度和计算量,提高了永磁同步电机控制系统在实际中的运行性能。     

基于GPIO的永磁同步电机模型预测转矩控制

在永磁同步电机模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)中,由于目标函数控制变量的量纲不同,为了在代价函数中选取最优的权重系数,提出一种改进高斯变异鸽群算法(Gaussian mutation pigeon-inspired optimization algorithm, GPIO)实现权重系数自整定。首先,基于代价函数最小化原则设计PIO的目标函数,用电流id、iq脉动误差均方根评价权重系数。其次,在传统高斯变异算子的基础上引入自适应调整动态参数实现变异。仿真和实验结果表明,将改进后的算法应用于永磁同步电机模型预测转矩系统,能在较少的迭代次数内整定出最优的权重系数,极大地降低了转矩误差和电流谐波畸变率。     

基于虚拟同步发电机的模型预测电流控制

虚拟同步发电机技术(VSG)因可使逆变器具备同步发电机的特性,得到了广泛的研究和应用。针对虚拟同步发电机使用电压电流串级控制以及脉宽调制(PWM)控制底层的逆变器时,存在控制结构复杂和动态响应能力弱等问题,本文提出了一种基于虚拟同步发电机的模型预测电流控制策略(VSG-MPCC)。该控制策略首先获得虚拟同步发电机的输出电流,将其作为模型预测控制的参考值。其次根据系统的模型对之后的电流值进行预测,最后应用价值函数选择使两者误差最小的电压矢量组合作用于逆变器。所提控制策略省去了传统的电压电流串级控制和PWM调制环节,简化了控制结构并提升动态响应能力,提供了更好的功率和频率支撑。通过Matlab/Simulink仿真和实验验证了该控制策略的有效性。     

双倍压DCM结构的高增益直流斩波转换器

为了有效提升新能源发电系统中直流转换器的电压增益,在一定程度上降低了开关管的电压应力,将耦合电感倍压模块及二极管-电容单元组(DCM)模块结合在一起,并在此理论基础上提出一种双倍压DCM模块的电气拓扑结构,同时利用结构中的DCM模块作为无源箝位电网络吸收漏感能量。接着将含双倍压DCM电气结构的单端初级电感(Sepic)转换器与同类别的直流转换器开展对比分析,切实证明了这类转换器具有高增益、低电压应力的技术优势。最后在STM32G474主控制器的基础上搭载一款60 W的小功率实验样机,证实了工作系统理论分析的科学性。