三相逆变器统一空间矢量PWM实现方法

通过分析空间矢量脉宽调制(SVPWM)和载波PWM方法之间的内在关系,建立了包含各种连续和不连续SVPWM及SPWM方法的显性调制函数表达式,从而提出了基于载波的统一SVPWM实现方法.并且,在此基础上提出了一种三相逆变器统一SVPWM快速算法.该算法直接利用三相参考电压瞬时值计算PWM信号的开关状态切换时间,不需进行坐标变换、三角函数运算、扇区判断和有效矢量作用时间的计算等,因此更易于各种SVPWM方法的数字化实现.最后,对三相逆变器在SPWM和各种SVPWM控制方式下的输出电压谐波特性进行了对比分析.仿真和实验结果表明本文提出的三相逆变器统一空间矢量PWM实现方法是可行的和有效的.     

基于SVPWM控制的逆变器仿真研究

首先介绍了一种简单且实用的三相电压型逆变器数学模型,然后在分析空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法原理的基础上,详细推导了SVPWM算法,并对其传统算法进行了过调制处理,使算法得以改善。在MATLAB/SIMULINK环境下建立了SVPWM控制的三相电压型逆变器仿真模型。给出的仿真结果表明逆变器模型以及SVPWM算法的正确性和可行性。     

空间矢量脉宽调制技术的算法及其仿真研究

在分析空间矢量脉宽调制(SVPWM)机理的基础上,详细推导了SVPWM算法,对传统算法进行了等效简化并在原有算法的基础考虑了扇区过渡和过调制两种特殊情况,使算法得以优化和完善。基于改进后的SVPWM算法,在Matlab/Simulink环境下建立了SVPWM控制的三相电压型逆变器模型,通过改变算法中的某个系数实现了连续调制和不连续调制方式,仿真结果证明了改进后算法的正确性。最后提出了一种可以使开关损耗降低约50%的不连续调制策略。     

基于虚拟矢量三电平NPC逆变器SVPWM调制算法

针对传统的三电平NPC逆变器SVPWM算法存在中点电压不平衡的原因,讨论了基于虚拟矢量SVPWM调制算法。分析了该算法利用三相零序电流分量为零的原理,能实现对中点电压的完全平衡控制,实验结果验证了该算法的可行性和平衡控制的有效性。     

容错三相四开关逆变器控制策略

三相四开关逆变器作为传统六开关逆变器的容错拓扑得到了广泛重视,然而其控制性能低于六开关逆变器。在深入分析四开关逆变器运行原理的基础上,研究四开关逆变器的空间矢量脉宽调制(space vector pulse width modulation,SVPWM)控制方法,揭示四开关SVPWM控制的本质是以2路相位相差60°电角度的正弦波为隐含调制函数的正弦脉宽调制(sinusoidal pulse width modulation,SPWM)控制。为减少器件的开关次数,提出四开关SVPWM的"七段式"实现方式。指出四开关SVPWM最大线性调制比只有六开关时的一半,为提高直流电源电压的利用率,提出基于补偿电压矢量的四开关逆变器SVPWM过调制方法。仿真和实验结果证明了所提算法的正确性和有效性。     

三种三相四开关逆变器SVPWM策略内在联系

针对容错三相六开关逆变器故障重构后的三相四开关逆变器,对其3种基于不同等效零矢量构造方法的空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略内在联系进行了研究。首先介绍了三相四开关逆变器的结构和工作原理,然后给出了这3种SVPWM策略的设计实现方案,并基于"五段式"序列,采用PWM规则采样法得到3种策略两相调制函数。通过研究表明,3种SVPWM策略两相调制函数都是相同的两个相位相差π/3的正弦波。最后,仿真和实验结果证明了理论分析的正确性。     

一种应用于多电平变换器的新型SVPWM调制算法

首先分析了单相级联3-H桥单元电压矢量的输出,并比较传统的空间矢量脉宽调制(SVPWM),得出新型单相SVPWM调制算法,进而推导了三相级联N电平变换器的SVPWM调制算法,并叙述了三相SVPWM调制算法的具体实现过程。继而对级联多电平变换器所涉及的功率单元输出功率不平衡等问题详细进行了分析。最后通过仿真和实验的结果进行了论证。     

基于改进SVPWM控制的三相Split源逆变器研究

三相Split源逆变器是一种可以实现升压作用的新型变换器,通常可采用传统的SVPWM调制。本文研究了一种改进的SVPWM调制策略,通过对传统七段式SVPWM中零矢量的重新分配,能够有效提高逆变器的升压能力。仿真结果表明,相比传统SVPWM调制策略,采用改进SVPWM调制具有更高的输出电压和更好的THD特性,并且能够有效减少电感电流的低频分量。     

基于g-h坐标系SVPWM控制算法5电平逆变器仿真研究

介绍了三相5电平二极管钳位式逆变器电路拓扑.详细分析了空间电压矢量调制(SVPWM)的基本原理,针对传统的复杂SVPWM算法,分析了一种基于g-h坐标系的简化算法.这种方法使矢量选取和作用时间计算方面大大简化,避免了大量三角函数的计算,可以应用到5电平及多电平SVPWM算法中.最后在Matlab仿真环境中对5电平g-h...     

级联型逆变器的统一SVPWM方法

以H桥结构的级联型多电平逆变器为研究对象,介绍了统一空间矢量脉宽调制(SVPWM)的实现方法。首先建立了单级逆变器的统一SVPWM方法的显性调制函数表达式,通过改变零矢量分配系数就可以方便地实现各种连续SVPWM和不连续PWM(DPWM)调制方式。然后,通过载波移相的思想将其扩展至多级逆变器。提出了一种简单快速的统一SVPWM的数字化实现算法,该方法避免了传统SVPWM方法复杂的三角运算、坐标变换、空间矢量选择和矢量作用时间的计算。最后建立了8级联多电平逆变器的仿真模型和试验平台,并对不同调制方式下谐波特性进行了对比分析。仿真和试验结果表明此方法是可行的和有效的。     

应用神经网络和重复控制的逆变器综合控制策略

针对脉宽调制(pulse width modulation,PWM)逆变电源控制系统,提出一种基于(diagonal recurrent neural network,DRNN)在线自整定PID控制和改进重复控制相结合的新型综合控制策略,给出PID参数在线自整定的控制算法和改进重复控制器的设计参数。利用改进重复控制改善系统的稳态性能,利用对角递归神经网络在线自整定PID控制提高系统的动态性能,既能克服常规控制逆变器波形跟踪性能差的不足,又能极大改善重复控制逆变器动态响应滞后的问题。实验结果表明,该综合控制策略能实现逆变器的快速动态响应和高精度稳态输出波形。     

基于人工神经网络的SVPWM技术

为研究人工神经网络隐层层数和功率器件开关频率对永磁同步电机性能的影响,提出一种人工神经网络(ANN)的空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法,在MATLAB/Simulink环境下建立永磁同步电机闭环控制系统模型,并仿真研究人工神经网络参数与电机性能的关系。结果表明,通过确定最佳神经网络隐层神经元数和功率器件开关频率,可保证永磁同步电机电流谐波畸变和脉动转矩尽量小。     

改进蝗虫优化算法 在模糊神经网络PID控制中的研究

传统模糊神经PID控制算法易出现网络参数调整不合适导致控制效果差的问题。本文提出一种改进蝗虫算法优化下的模糊神经网络PID控制算法。首先针对传统蝗虫算法粒子多样性不足的问题引入Levy随机飞行策略,其次引入非线性缩减因子和模拟退火算法来改善算法寻优能力以及跳出局部最优解的能力,然后将改进的蝗虫算法与模糊神经PID结合来优化神经网络超参数以及实现控制参数自整定,最后由仿真结果验证所提出的改进蝗虫算法优化模糊神经网络PID算法的优越性和可靠性。     

一种新型PWM整流器

将单神经元自适应PID控制算法引入高频整流领域 ,运用空间矢量脉宽调制的原理 ,设计一种新型的PWM预测电流解耦控制器。MATLAB仿真结果表明 ,控制器具有良好的性能 ,可供同类设计参考     

基于模糊神经网络PID算法的液位控制系统研究

在工业生产中,液位控制系统得到了广泛应用,但是对于这种大滞后、非线性的复杂控制系统,传统的PID控制方法存在着参数整定困难,控制效果不理想的缺陷。在对传统的PID算法、模糊控制算法和神经网络算法研究的基础上,提出了一种将模糊神经网络PID算法应用到液位控制系统中去的解决方案,并采用MATLAB对液位对象控制进行仿真实验,同时采用A3000型水箱实验平台对仿真实验结果进行验证。研究结果表明,基于模糊神经网络的PID算法的液位控制系统在调整时间和超调量上都优于传统的PID算法,控制效果和抗干扰能力更强,克服了传统PID算法的不足。     

前馈神经网络的模糊 PID 算法及其在电力系统负荷预测中的应用

提出了多层前馈神经网络的模糊ＰＩＤ学习算法（ＦＰＢＰ）。这种算法是把多层前馈神经网络的学习过程当作一个动态控制系统来处理,确定出动态控制系统达到稳态时的ＰＩＤ控制器参数,然后再基于模糊控制的思想,对确定出的ＰＩＤ控制器参数进行模糊调整。文中给出了这种算法在电力系统负荷预测中的实际应用,并与标准ＢＰ算法作了比较。结果表明,该算法提高了网络的学习速度和预测的精度。     

基于遗传算法-BP神经网络优化的PID控制

利用遗传算法全局随机搜索能力,设计一种基于遗传算法的神经网络学习算法。对于非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为一种有效的控制策略。该文提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化。仿真结果证明了该算法的有效性。     

电压空间矢量脉宽调制SVPWM数字化算法及实现

电压空间矢量SVPWM脉宽调制是交流伺服系统不可缺少的控制模块.基于数字信号微处理器的众多伺服系统设计者中,对其脉宽调制数字化的算法只是按例进行照搬,并未深刻理解公式及含义,造成设计调试困难和不能很好的解决电机实际运行中出现的问题.本文将从SVPWM脉宽调制原理给予介绍,推导出实用的计算公式,给出加载波形.     

改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究

为了更好的实现对温室环境系统的智能控制,针对温室环境系统存在非线性、强耦合、大滞后、强时变等问题,在分析BP神经网络技术的基础上,提出并设计出一种基于遗传粒子群优化的BP神经网络PID控制器,该控制器结合遗传算法强全局搜索能力以及粒子群算法强局部搜索能力和收敛速度快的特点,对神经网络的权值进行优化,对温室环境系统起到了有效的控制。最后对常规和改进后的BP神经网络PID控制器进行仿真对比研究。仿真结果表明,经过改进后的BP神经网络PID控制有更好的稳定性和鲁棒性。     

Predictor‐based iterative neural dynamic surface control for three‐phase voltage source PWM rectifier

This paper addresses the control problem of a three‐phase voltage source pulse width modulation rectifier in the presence of parametric uncertainties and external time‐varying disturbances. An adaptive controller is designed by combining a modified dynamic surface control method and a predictor‐based iterative neural network control algorithm. Especially, neural networks with iterative update laws based on prediction errors are employed to identify the lumped uncertainties. Besides, a finite‐time‐convergent differentiator, instead of a first‐order filter, is used to obtain the time derivative of the virtual control law. Using a Lyapunov–Krasovskii functional, it is proved that all signals in the closed‐loop system are ultimately uniformly bounded. Both simulation and experimental studies are provided to show the effectiveness of the proposed approach. © 2017 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.