并联型有源滤波器的自适应无源性控制方法研究

针对有源滤波器电流谐波分量检测复杂,且在非线性负载变化时出现电源电流畸变的现象,基于非线性控制理论,从能量平衡关系出发,提出了新型的有源滤波器控制方法。利用本质上是非线性反馈的无源性控制(PBC)策略,实现直流侧电容电压的补偿控制,在非线性负载时变未知情形下,确保系统稳定的同时,实现谐波电流的精确计算与跟踪。基于此,将PBC方法与自适应控制相结合,实现线路参数与负载变化时参考谐波电流的准确跟踪,并有效抑制由电阻、电感变化引起的跟踪误差。该方法从能量角度分析并联型有源滤波器的控制系统,确定不必抵消的"无功力",设计全局定义的控制律,具有形式简单、无奇异点、鲁棒性好等特点。基于dSPACE的实验结果证明了该控制策略的有效性。     

有源滤波器的无源性控制方法研究

针对非线性负载时变未知情形,介绍了非线性反馈的无源性控制(PBC)方法.建立了并联型有源电力滤波器(APF)的EL模型,阐述了并联型APF的PBC方法设计,并在Matlab环境下进行了仿真测试.结果表明,该控制方法无奇异点、鲁棒性强.     

三相并联型有源滤波器的滑模控制方法

提出了一种基于滑模控制理论的有源电力滤波器补偿电流和直流侧电压的统一控制策略,避免了补偿电流与直流侧电压由两个闭环分别进行控制。建立了并联型有源电力滤波器在abc和??坐标系下的数学模型,提出了在??坐标系下的以跟踪误差最小为目标的补偿电流和直流侧电压的滑模控制策略,证明了该控制策略的等效控制的存在性,推导出该滑模控制的可达性条件,可以准确获得滑模面的取值范围。仿真结果证明了该方法的有效性。     

无变压器并联混合型有源电力滤波器的无源性控制

无变压器并联混合型有源电力滤波器(TLS-HAPF)是一种新颖的具有较强实用性的拓扑,特别适用于高压大功率系统.文中在分析该拓扑结构主电路构成和工作原理的基础上,提出将无源性理论应用到该拓扑的控制中以获取更好的静态和动态性能.首先在固定abc坐标系下建立了TLS-HAPF模型,为简化模型将其变换到同步旋转dq坐标系下;继而通过注入阻尼获得原系统的伴随系统及跟踪偏差的动态方程;然后通过选取存储函数并对其求导证明系统的严格无源性;最后通过伴随系统得到系统的无源控制器,给出了控制框图并将其应用到系统控制中.仿真和实验结果验证了所提出的无源性控制的正确性.     

基于无源性的并联型有源电力滤波器控制策略

非线性负载的变化是影响有源电力滤波器(APF)稳定控制的主要因素之一,基于无源性的控制(PBC)方法为此提供了有效的解决方案.利用本质上是非线性反馈的PBC策略,从能量角度分析并联型APF控制系统,确定不必抵消的"无功力",设计全局定义的控制律,实现APF系统的全局稳定和电流跟踪控制.首先建立了三相APF的Euler-Lagrange模型;在此基础上利用PBC方法构建电流动态跟踪控制器,在非线性负载时变未知情形下,实现了直流侧电容电压的补偿控制和谐波电流的期望轨迹渐近跟踪;最后,针对实际运行时APF系统参数具有不确定性的问题,将PBC方法与非线性观测算法相结合,实现电阻参数的自调整,有效抑制负载变化时产生的电流畸变.该方法具有形式简单、无奇异点、鲁棒性好的特点.基于dSPACE的实验结果证明了该控制策略的有效性.     

基于无源性的同步电机自适应滑模控制方法

利用本质上是非线性反馈的无源性控制(PBC)策略,实现同步电机的全局稳定和转矩、转速跟踪控制.建立了同步电机的Euler-Lagrange模型;在此基础上利用无源性滑模控制方法构建转矩、转速动态跟踪控制器,在非线性负载时变未知情形下,实现了转子磁链、转速的期望轨迹渐近跟踪;针对实际运行时同步电机参数具有不确定性的问题,...     

并联型有源滤波器的直接电流控制方法

分析一种基于直接电流控制策略的并联型有源电力滤波器（SAPF）的补偿原则和系统的动态响应性能,通过比例积分控制策略来维持直流侧电容电压,推导出负载电流中由非线性负荷产生的需要补偿的谐波电流,以保证系统电流质量,并通过PSCAD／EMTDC平台进行仿真分析。     

三相有源电力滤波器滑模解耦控制方法研究

针对电网中存在的大量谐波给电网和其他设备造成危害的问题,根据直流侧电压的变化远小于电流的变化的特点,把直流侧电压作为常量,将模型化简为只有电流作为状态变量,采用渐近率的方法设计滑模函数,得到解耦的有源电力滤波器滑模控制模型,并从理论上证明其稳定.考虑到直流侧电压的波动主要来源于有源电力滤波器与电网的能量交换,以直流侧电压偏差及偏差变化率作为输入条件,采用PI调节器来控制直流侧电压,输出基波有功分量,来补偿解耦有源电力滤波器滑模控制模型输出的补偿电流量.实验结果表明,本方法不仅能够保证系统稳定,而且在负载发生突然变化时保证控制方法的鲁棒性.     

无谐波检测环节的并联型有源电力滤波器研究

阐述了基于瞬时无功功率理论的ip-iq谐波电流检测法并对此进行了演化分析。基波有功电流的精准检测决定了谐波指令电流的精度。为实现基波有功电流无延时、无误差的检测,在SPWM控制策略下运用了无谐波检测环节的谐波指令电流检测方法,利用MATLAB/Simulink仿真工具对ip-iq检测法和无谐波检测法进行仿真对比,通过改变系统参数电感量来验证无谐波检测方法的补偿性能。仿真结果验证了无谐波检测的优越性,为改善滤波器的滤波效果和推进优化控制策略提供了良好的途径。     

新型三相三线制模糊滑模控制并联有源滤波器设计

针对三相三线制电路中的谐波补偿问题,采用模糊滑模控制方法设计了一种新型并联有源滤波器,成功降低了三相电路中电源电流的谐波电流含量。谐波电流检测方法采用p-q谐波电流检测方法,能快速、准确地检测出负载电流中的谐波分量。直流侧电压采用PI控制方法实现稳定控制。参考电流跟踪控制采用所设计的模糊滑模控制方法实现。Simulink仿真结果显示,与传统的滞环比较控制方法相比,所设计的新型模糊滑模控制方法能够有效地降低跟踪误差,提高有源滤波器的谐波补偿效果。     

基于DSP和滑模变结构控制的三相三线有源电力滤波器

针对滑模变结构控制方法在有源电力滤波器中的应用问题,提出了基于DSP的有源电力滤波器的谐波和无功电流实时检测方法,建立了三相三线有源电力滤波器电流控制回路数学模型,提出了滑模变结构控制方法,对该控制策略下三相三线有源电力滤波器的控制性能进行了分析,该方法跟踪的快速性好,系统的稳定性好,具有良好的纠偏能力。给出了基于该检测和控制方法的有源电力滤波器的仿真和实验结果,结果证明了该方案应用于有源电力滤波器的正确性和可行性。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应滑模控制

针对可以分解为标称系统和不确定系统两部分的SISO非线性系统,提出了一种基于神经网络的自适应滑模控制方案。控制器由标称控制律和补偿控制律组成,标称控制律用来控制标称系统,补偿控制律是基于Lyapunov稳定性理论设计的自适应神经滑模控制律,用来控制不确定系统,而神经网络用来逼近系统的不确定性。理论分析和计算机仿真都证明,本文提出的控制策略不但能解决这类系统的轨迹跟踪控制问题,而且可以保证闭环系统的渐近稳定性。     

Neural network based recursive terminal sliding mode control and its application to active power filters

In recent times, research interests for the control design of uncertain nonlinear systems are observed in neuroscience-inspired intelligent controllers. In this article, a recursive terminal sliding mode control scheme based on continuous radial basis emotional neural network (CRBENN) is proposed. First, a recursive terminal sliding mode controller is constructed. The sliding mode surface is composed of a fast non-singular terminal sliding mode surface and a recursive integral terminal sliding mode surface, which not only ensures that the tracking error converges to zero in a finite time, but also can eliminate the reaching phase and achieve global robustness by setting the surface parameters with appropriate initial values. In addition, in order to effectively deal with the uncertainty, an adaptive CRBENN controller with online parameter adjustment capability is established, and its stability and convergence are analyzed using the Lyapunov method. The designed CRBENN, inspired by neuroscience, is simple in structure and fast in response. Simulation and experimental results on active power filter show that the control scheme has good current tracking ability and anti-interference ability.     

坦克炮控系统自适应模糊滑模控制方法

针对坦克炮控系统这一类非线性和不确定性的复杂对象控制问题,提出一种自适应模糊滑模控制方法.采用滑模控制与模糊逻辑相结合的方法,滑模开关函数的绝对值作为输入组成一维模糊逻辑推理器,它的输出用以在线调整一维模糊控制器的输出增益,依据Lyapunov稳定定理获得最终的控制量.系统中的滑模控制器保证了系统的快速跟踪性能;而模糊控制器抑制了闭环系统的各种扰动,在不牺牲系统鲁棒性的同时达到削弱抖振的目的.从理论上证明了系统的稳定性,并且通过仿真验证了该结果.仿真结果表明,该设计方法大大优于经典设计,而且结构简单,易于设计,为炮控系统实际设计提供了一种可行的方法.     

Model reference adaptive sliding mode control using RBF neural network for active power filter

In this paper, a model reference adaptive sliding mode (MRASMC) using a radical basis function (RBF) neural network (NN) is proposed to control the single-phase active power filter (APF). The RBF NN is utilized to approximate the nonlinear function and eliminate the modeling error in the APF system. The model reference adaptive current controller in AC side not only guarantees the globally stability of the APF system but also the compensating current to track the harmonic current accurately. Moreover, a sliding mode voltage controller based on an exponential approach law is designed to improve the tracking performance of DC side voltage. Simulation results demonstrate strong robustness and outstanding compensation performance with the proposed APF control system. In conclusion, MRASMC using RBF NN can improve the adaptability and robustness of the APF system and track the given instructional signal quickly.     

具有非线性输入的鲁棒自适应模糊滑模控制

针对一类具有死区非线性输入的SISO非线性系统,基于滑模控制原理,提出了一种稳定自适应模糊控制器设计方案.该方案通过使用积分型Lyapunov函数避免了反馈线性化方法中可能出现的控制器奇异性问题,运用两阶段法构造两个Lyapunov函数,确定出用于建模的有界闭区域,再证明跟踪误差收敛到零.通过理论分析,证明了闭环控制系统全局一致终结有界;仿真结果表明了该方法的有效性.