基于微分跟踪器与模糊PID控制风电并网变流器

直驱式永磁同步风电机组全功率并网变流器的直流侧母线电压受网侧电网电压三相不平衡扰动,在此情况下会影响直流侧电压的稳定性。故提出应用微分跟踪器与模糊PID控制电压环策略。首先分析在电网电压不平衡条件下直流母线电压波动原理。运用微分跟踪器TD合理地提取微分信号,提取的微分信号与模糊PID控制结合控制电压外环,利用控制理论计算模糊PID参数的范围。与传统控制方式相比,加入了微分环节和模糊控制抑制了直流母线电压波动。仿真结果验证了微分跟踪器与模糊PID控制策略的有效性。     

并联型有源电力滤波器直流侧电压柔性控制策略

针对并联型有源电力滤波器的直流侧电压控制特点,提出了一种对直流侧电压进行柔性控制的并联型有源电力滤波器控制策略。该策略中,在直流侧电压控制部分引入反馈低通滤波器,削弱直流侧固有谐波对输出电流控制的影响;在电流控制的输出部分通过增加直流侧电压前馈系数,抵制在变换桥中可能引入的直流侧电压谐波影响。仿真结果表明直流侧电压柔性控制策略能够降低APF系统补偿后的电源电流总谐波畸变率,从而改善并联型有源电力滤波器的谐波补偿性能。     

UPQC中串联逆变器的控制研究

尽管稳态时的统一电能质量控制器(UPQC)直流侧平均电压保持在设定值,但在负载连接、断开或电源电压跌落、上升的瞬间,直流侧电压明显偏离其参考值。由于在此瞬间的直流侧电压偏差相当大而造成串联逆变器的注入电压不能恒定且影响负载侧电压幅值。对串联补偿器进行一种改进的正弦脉宽调制(SPWM)电压控制方法,通过不断调整调制深度来应对直流侧电压偏差。通过仿真验证了所提控制方案的有效性。     

基于并联型有源电力滤波器的电路设计

本文针对并联型有源电力滤波器(APF)的主电路及其外围电路进行了深入的研究,详细讨论了主电路开关器件的选择、缓冲电路的设计,并且采用理论分析和仿真实验相结合的方法,给出了直流母线电压的取值、直流母线电容量以及交流侧滤波电感值的选择方法。并根据上述分析方法得出了并联型APF的主电路具体器件选型及外围电路的详细设计参数。     

基于粒子群算法的APF直流侧电压控制

直流侧电压的的控制影响到有源电力滤波器(APF)的功率损耗和补偿性能,以三相三线制APF为研究对象,推导APF电压环传递函数为被控对象,构造简化定常系统和加入时变环节的时变系统。针对传统PI控制参数难整定、时变系统适应性差的问题,将引入收缩因子和惯性权重线性递减的粒子群算法(PSO)纳入到PI参数的优化中,合成离线PSO-PI控制和在线PSO-PI控制。仿真表明,较传统PI控制,在线PSO-PI控制对时变系统具有超调量小、响应快、适应性强的特点。     

具有APF功能的光伏发电并网系统的逆变器控制

为了实现光伏并网发电,同时补偿电网中的谐波,提出了三相光伏并网发电与有源滤波统一控制的方案。文章首先给出一种具有有源滤波(APF)功能的光伏并网发电系统;然后提出PID与模糊神经网络相结合的APF控制策略,其中PID控制器用于保证逆变器电流控制系统的渐近稳定,模糊神经网络控制器用来改善系统的动态性能。最后,利用Matlab/Simulink对系统进行了仿真,验证了系统的可行性。     

并联型有源滤波器直流侧电压稳定控制策略

有源滤波器直流侧电压的波动对有源滤波器的稳定运行有很大的影响,针对这个问题,分析了直流侧电压波动产生的原因及对有源滤波器运行的影响,对传统的PI控制提出了基于电压偏差平方的PI控制改进的方法,这种控制直流侧电压的方法对处理传统PI控制的非线性问题也有很大的改进。并通过matlab仿真验证了改进的PI调节控制策略对谐波的消除有很好的效果,这种控制策略通过软件即可实现,不需要增加硬件设备,是一种经济的解决措施。     

级联型有源滤波器均压控制方法的研究

研究了级联型H桥有源滤波器（Active Power Filter,APF）的拓扑结构与控制方法;基于级联有源滤波器直流侧电压失衡问题,提出了一种分层控制思想,顶层主要是实现有功指令电流跟踪和相间电压的均衡,底层控制则是实现相内各H桥模块电压的均衡,从而有效的解决了相间电压和相内电压的均衡问题;使用仿真软件PSCAD/ EMTDC初步实现了该控制策略的仿真验证;最后,搭建以DSP+FPGA为控制核心的实验平台并进行试验验证。     

并联型有源滤波器直流侧电压稳定控制策略

有源滤波器直流侧电压的波动对有源滤波器的稳定运行有很大的影响,针对这个问题,分析了直流侧电压波动产生的原因及对有源滤波器运行的影响,对传统的PI控制提出了基于电压偏差平方的PI控制改进的方法．这种控制直流侧电压的方法对处理传统PI控制的非线性问题也有很大的改进。并通过madab仿真验证了改进的PI调节控制策略对谐波的消除有很好的效果,这种控制策略通过软件即可实现,不需要增加硬件设备,是一种经济的解决措施。     

并联型有源电力滤波器控制器的设计

本文设计的基于三相四线制APF控制器,采用STM32和FPGA双系统架构,利用STM32操作灵活、控制简单及其丰富的内部资源,完成实时检测三相电网电压、电流、三相负载电流、直流侧电压以及三相逆变器的输出电流等信号;利用FPGA的高速并行特性,产生8路PWM信号;两芯片协同工作,优势互补。     

A series active power filter adopting hybrid control approach

The series active power filter (APF) is suitable for compensating a voltage type harmonics-producing load, whereas the control approach it adopts may directly influence its compensation characteristics. This paper first discusses the control approach of detecting source current in terms of the basic operation principle of a series APF, then developing a control approach of detecting load voltage. On the basis of these, a hybrid control approach is proposed. In this approach, the reference signal of the compensation voltage needed by the series APF is obtained by detecting both source current and load voltage. Thus, this approach has the advantages of the first and the second control approaches and, at the same time, it can overcome their respective drawbacks. For practical realization, the control methods of the PWM inverter in the series APF and for regulating its DC side voltage are discussed in detail. A prototype of the series APF is manufactured and corresponding experimental investigation is done. The results show that when the series APF, if adopting the hybrid control approach instead of the other two, compensates for the voltage type harmonics-producing load, its performance can be improved greatly     

A novel DC voltage control strategy of series hybrid active power filter

In this article, a novel DC voltage control strategy which is independent of the detection of the primary winding voltage across the series transformer is proposed to solve the DC voltage control problem of the series hybrid active power filter (APF). Meanwhile, this proposed DC voltage control method adopts an open-loop control strategy. The inverter generates unchanged DC voltage control current to ensure that the fundamental voltage loss of the series transformer remain stable. The simulation and experimental results validity and feasibility of the proposed DC voltage control the method of the series hybrid APF.     

Predictive transient-following control of shunt and series activepower filters

A novel technique is presented for generation of a contemporary estimate of the fundamental component of the distorted input current or voltage to an uncontrolled three-phase bridge rectifier with a DC link smoothing filter. This allows for accurate calculation of cancellation references for series and shunt active power filters (APF) operating under steady-state and transient conditions. Improved transient performance allows for reduction of the power rating and control system bandwidth of an APF. An artificial neural network (ANN) predictor has been used to directly calculate the mean dq-axis input to the rectifier without filtering. This is a critical stage in separating harmonic distortion from fundamental current or voltage. The technique is developed using simulation data for both series and shunt APFs and validated with experimental results. The predictive harmonic identifier shows good steady-state performance and excellent transient performance that far exceeds that of a conventional identifier using time-domain or frequency-domain filtering     

PM2.5测量系统中改进神经网络控制算法优化补偿

针对现阶段PM2.5测量系统的测量精度较低的问题,提出了改进的BP神经网络PID控制算法对其进行优化补偿。通过对粒子群优化算法的速度公式进行了改进,采用优化的粒子群算法优化了BP神经网络,将其用于PID的在线参数调节,以PM2.5测量系统作为研究对象,将改进的BP神经网络PID控制算法与传统PID分别作了仿真研究。研究结果表明,基于改进的粒子群优化算法改进的BP神经网络PID控制算法与传统的PID控制相比,提高了测量精度,在一定程度上减少了误差。     

基于改进神经网络算法控制开关电源的研究

针对数字开关电源的控制策略问题,提出一种改进共轭梯度算法的BP神经网络PID控制系统.以BUCK变换器为研究对象,在BP神经网络PID算法的基础上,通过改进共轭梯度算法优化控制系统的调节时间和恢复速度,以提高数字开关电源系统的控制性能和输出性能.基于MATLAB软件完成系统建模进行仿真研究.结果表明:改进后的控制系统比...     

基于改进PID神经元网络的多变量系统控制算法

PID神经元网络具有动态特性,在系统控制应用中相比于传统的PID控制方法可取得更优的效果,但其学习算法为梯度学习算法,初始权值随机取得,为了提高其控制量逼近控制目标的速度和系统响应时间,引入粒子群算法对初始权值进行优化,最后应用Matlab软件对改进后的PID神经元网络算法进行仿真。仿真结果表明,该方法具有较好的控制性能。     

粒子群优化BP-PID的矿井提升机调速系统

传统PID控制器在矿井提升机变频调速系统应用中,由于控制参数固定且不易整定,导致电机转速超调大、电磁转矩和转子磁链脉动大,进而出现矿井提升机调速系统控制效果差的问题。针对这一问题,文中提出一种改进粒子群优化BP神经网络PID控制器的算法。由于BP神经网络算法存在收敛速度慢和极易陷入局部最优的缺点,现将粒子群算法收敛速度快和全局最优特性与神经网络结合,并通过设计神经网络收敛系数进一步加快收敛速度。仿真结果表明,粒子群优化的神经网络控制效果比神经网络好,且效果明显优于传统PID控制器;相较于神经网络PID控制器,矿井提升机转速调节系统稳速调节速度明显提高;与传统PID控制器相比,电机电磁转矩和转子磁链脉动明显降低,具有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于神经网络的多电机同步控制

文章通过对多电机同步控制的原理及其特点分析,将神经网络与PID控制相结合,设计一种神经网络PID控制器并用于多电机同步控制中,有效的缓解负载带来的同步误差,实验结果表明,在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。