永磁同步电机改进无差拍电流预测控制

永磁同步电机数字控制系统的电流预测控制,具有动态响应快、开关频率恒定、适于数字实现等特点。基于拉格朗日插值的无差拍预测控制算法,对电机电感参数失配比较敏感。为此,提出一种改进无差拍预测控制算法,修改了电流偏差约束条件和输出电压预测方法。利用根轨迹法分析了算法鲁棒性与电感参数失配的关系。在电机电感参数发生失配情况下,能够维持系统稳定,实现电机电流的闭环控制,使实际电流跟随给定,提高了算法的鲁棒性。仿真和实验结果验证了分析设计的可行性和有效性。     

具有参数鲁棒性的三相电压源型并网逆变器模型预测电流控制

传统模型预测电流控制十分依赖精确的数学模型,然而建模存在的误差会使模型参数失配。针对模型参数失配引起的控制器鲁棒性较差问题,提出了具有参数鲁棒性的模型预测电流控制算法。通过对模型预测电流控制的工作机理进行分析,论述了电感失配对控制器的影响;根据实际电流变化量与预测电流变化量的关系建立电感观测器并划分观测区域,使预测模型具有强鲁棒性。在两电平三相电压型并网逆变器系统上对所提算法进行仿真与实验,在模型参数失配时,控制器可通过电感观测器准确跟踪实际电感值并修正模型,从而有效降低并网电流的总谐波含量,仿真和实验结果验证了该算法的可行性与有效性。     

扩展卡尔曼滤波参数辨识下永磁同步电机模型预测转矩控制

为了提高模型预测转矩控制的稳态性能，提出一种空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略下的无差拍模型预测转矩控制。针对定子电阻与电感对无差拍算法控制效果的重要影响，使用扩展卡尔曼滤波器对模型中的定子电阻、电感参数同时进行在线辨识，以提升算法的参数鲁棒性。首先，对电磁转矩和定子磁链幅值使用无差拍控制，解出两相旋转坐标系下的参考电压矢量，并送入SVPWM进行调制，从而有效抑制了转矩脉动；然后，推导出定子电阻与电感出现不可抗力误差时，dq轴输出电压存在严重偏离理想值的问题；最后，使用扩展卡尔曼滤波器对模型中的电感和电阻参数同时进行在线辨识，并将辨识结果实时反馈至模型中。通过仿真和实验将所提算法的稳态性能、动态性能及参数鲁棒性进行了对比分析，从而证实了所提算法的优越性。     

永磁同步电机有限集无参数模型预测控制

针对常规有参数有限集模型预测控制(FCS-MPC)在参数失配时性能下降的问题,提出一种用于永磁同步电机电流预测控制的有限集无参数模型预测控制(NMPC)。NMPC基于局部建模思想,采用集总参数模型进行预测控制,将任何影响稳态误差的因素折合在集总电势中,任何影响电流变化率的因素折合在集总动态电感中,并在线估计更新模型,从而无需任何电机参数实现预测控制。采用包含电流预测误差的代价函数推导了用于两种集总参数在线估计的自适应律。仿真和实验结果表明,集总参数模型预测精度高,在参数和工况未知或时变的情况下,NMPC仍能达到模型精确FCS-MPC的控制性能,证明了方法的有效性。     

带延时补偿的永磁同步电机自适应无差拍电流预测控制

针对永磁同步电机(PMSM)的电流控制易受系统延迟、参数失配等因素影响,导致电流跟踪性能下降的问题,提出一种带延时补偿的自适应无差拍电流预测控制算法。在传统无差拍电流预测控制器(DPCC)基础上,针对参数失配引起电流跟踪性能下降的问题,改进了基于仿射投影算法的模型自适应补偿方法,设计了一种具有延时补偿的自适应电流控制算法。最后通过仿真试验,验证了所设计的带延时补偿的自适应无差拍电流预测控制对系统参数失配具有自适应补偿能力,可以有效消除系统延时的影响,提高电流环跟踪性能。     

NPC型三电平逆变器可视化三矢量无模型预测控制策略

为了解决传统模型预测控制参数鲁棒性差、输出电流纹波大的不足,提出了一种应用于三相三电平逆变器的可视化三矢量无模型预测控制策略。该方法首先利用滑模观测器估计系统集总参数,采用无差拍控制获得参考电压矢量。该过程无需任何系统参数,提高了控制策略的参数鲁棒性。其次,在每个采样周期内施加由冗余矢量构成的三矢量组合,减少了输出电流纹波并实现了电容电压平衡。在此基础上,提出了一种新的可视化分析方法,从理论上证明了所提出的简化三矢量寻优的有效性。实验结果表明,在模型参数失配的情况下,所提策略可使NPC三电平逆变器的并网电流拥有较低的电流总谐波失真率,增强了模型预测控制的参数鲁棒性。     

基于无差拍预测控制和扰动观测器的永磁同步电机电流控制

永磁同步电机(PMSM)转速或转矩驱动系统都要求具有良好的电流控制性能,因此对电流环的控制至关重要。为了提高电流的动态性能和鲁棒性,基于无差拍预测控制和扰动观测器提出了一种新的PMSM电流控制方法。利用预测控制动态性能好,易于数字实现等优点,基于无差拍原理设计了预测电流控制器,但该方法对电机模型及参数依赖较大。针对实际应用中由于建模误差及参数变化等产生的扰动,设计了一种简单的扰动观测器,并用于电流环的前馈补偿控制,有效地提高了系统的鲁棒性。基于d SPACE平台完成了试验验证。试验结果表明:所提出的电流控制方法能实现电流的快速跟踪控制,而且具有较强的鲁棒性。     

基于滑模观测器的三电平风力发电并网逆变器无差拍优化模型预测控制

针对中点钳位型(NPC)三电平并网逆变器系统,提出了一种基于滑模观测器的无差拍可优化有限控制集模型预测控制策略。为了降低电网电流谐波量及有功和无功功率的独立控制,采用了基于幂次函数的滑模观测器,实现对电网电压和耦合项进行实时性观测;以滑模观测器为基础,结合空间电压矢量位置信息,提出了基于电流无差拍的优化有限控制集模型预测控制,减少了控制计算量;通过基于中点不平衡电压补偿的性能代价目标函数,提高了控制系统的性能。仿真结果表明了该控制策略的可靠性和有效性。     

基于参数在线辨识的高速永磁电机无差拍电流预测控制

针对无传感器表贴式永磁同步电机高速运行过程中电气参数摄动影响电流环性能和转子位置估计精度的问题，提出一种基于参数辨识的无传感器高速永磁电机无差拍电流预测控制方法。首先，为了提升电流环控制器的动态性能，结合永磁电机控制系统的特点，采用无差拍电流预测控制并进行模型参数敏感性分析。其次，针对多参数在线辨识存在的欠秩问题，提出在3种不同时间尺度下，采用基于神经元迭代求解的总体最小二乘法在线分步辨识电机定子电感、电阻和永磁体磁链。最后将辨识结果用于更新无差拍电流预测控制器及滑模观测器参数。实验结果表明，基于参数辨识的无传感器高速永磁电机无差拍电流预测控制方法能有效提高电流环控制器稳态性能及转子位置估计精度。     

基于ADALINE算法的三相并网逆变器模型预测控制

传统有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）策略需要建立准确的数学模型,当其应用于LCL型并网逆变器时则需多个电流电压传感器,若采样数据类型过少必然会产生建模误差。针对实际应用中传感器较少引起的预测模型参数失配问题,研究了一种基于自适应线性神经元（ADALINE）算法的模型预测控制策略。该方案采用ADALINE算法用于在线更新预测模型的计算参数,提高了预测模型的参数鲁棒性。同时对控制器延时进行了补偿,提高了控制精度。仿真和实验结果表明,该方案有效减少了并网电流谐波含量,并且具有优良的瞬态性能,验证了该方案的可行性和有效性。     

三相四开关容错逆变器的PMSM驱动系统FCS-MPC策略

针对三相四开关容错逆变器的永磁同步电机(PMSM)驱动系统,基于模型参考自适应(MRAS)观测器,提出一种有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)策略。考虑温度变化对永磁磁链影响,采用MRAS技术,实现了对永磁磁链的在线辨识;同时考虑降低逆变器开关频率的需求,设计开关频率可优化的FCS-MPC系统目标函数。与常规FCS-MPC方法比较,本方法可以有效减小系统控制过程的计算量,与此同时,本方法中的电流反馈特性可对四开关逆变器直流母线电容分压不平衡形成的不利影响实现自动抑制。仿真结果表明,本方法能够保证四开关容错逆变器驱动的PMSM系统持续稳定运行、具有良好运行性能,并能明显降低逆变器功率管的开关频率。     

一种基于自抗扰的永磁同步电机复合控制策略

为进一步提高永磁同步电机自抗扰控制器(ADRC)的调速控制性能,简化控制器参数整定的复杂程度,提出了一种复合ADRC控制策略。首先,速度环采用模糊参数整定的滑模自抗扰控制器,并分析了主要参数的整定方法。其次,设计了滑模转矩观测器,来估计实时的负载转矩。最后,设计电流环,采用有限集模型预测控制(FCS-MPC),对三相两电平电压源型逆变器的8种开关序列遍历寻优,并抑制转矩的脉动。仿真结果表明：该复合控制策略能有效提高永磁同步电机ADRC的控制性能,增强系统的抗扰动能力以及鲁棒性,控制性能优于传统的ADRC控制和PI控制。     

矢量集优化的永磁同步电机转矩预测控制

传统三相永磁同步电机有限状态集模型预测控制(Finite Control Set Model Predictive Control,FCS-MPC)采用枚举法遍历所有基本电压矢量,选择最优电压矢量,用以预测下一时刻的转矩和磁链,运算量较大,限制了其实时性。针对以上问题,提出一种优化的模型预测转矩控制算法,该算法由磁链和转矩误差估算期望电压矢量,基于期望电压矢量的位置选择候选电压矢量,减少候选电压矢量的数量,从而提高了算法的实时性,并在Matlab环境下对所提优化算法进行了仿真实验。实验结果表明,该算法与传统FCS-MPC算法相比,系统具有良好控制性能的,同时将运算时间减少了42%,便于工程实现。     

改进型永磁同步电机有限控制集模型预测速度控制

永磁同步电机传统有限集模型预测速度控制策略中电压矢量方向固定,可选矢量范围具有一定局限性,输出电压的突然变化,会导致电流纹波较大。因此,提出了一种基于电压细分的有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)直接速度控制策略。所提策略在FCS-MPC方案中引入了一组具有可调振幅和可移动原点特征的有限电压细分矢量作为候选电压,同时为了获得更准确的电流预测,使用了双线性变换(即Tustin变换)积分近似。该控制器能够预测未来电流和速度,并使用脉宽调制输出最佳细分电压。采用两电平三相逆变器驱动的永磁同步电机进行仿真验证结果表明,与传统的FCS-MPC方案相比,所提策略有效地减小了电流纹波,拓宽了电压矢量选择的范围,同时提高了电机鲁棒性。     

基于多变量校正的MMC快速有限集模型预测控制策略

有限集模型预测控制方法(finite control set model predictive control, FCS-MPC)因其能够实现多目标的控制,在模块化多电平变换器(modular multilevel converter, MMC)中得到广泛应用。随着子模块数量增加,模型预测控制方法计算量呈指数增长,面临计算复杂度高、权重因子难以整定等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于多变量校正控制集的MMC模型预测控制策略(multi-variate adjusting set predictive control, MAS-MPC)。该策略基于输出电流与桥臂电压差对子模块投入控制集进行快速校正,通过评估两个成本函数得到最优开关矢量。此外,提出了一种基于分化中项的电容电压平衡方案,可以有效降低排序算法的复杂度。为了验证所提策略的有效性,使用Matlab/Simulink软件平台搭建了10电平的三相MMC系统,并与传统方案进行比较。所提方案在降低输出电流与环流的谐波含量的同时,大幅减少了系统的计算量,使得系统具有更快速的动态响应速度。     

基于深度学习的VVC快速帧内模式决策

新一代视频压缩标准（H.266/VVC）在帧内预测中提供了67种预测模式,这使得编码效率得到大大提升,但同时也带来了极高的计算复杂度。本文提出了一种基于深度学习的帧内模式决策快速算法。首先针对编码块尺寸划分后块的大小形状不同的问题,对提取的亮度块进行预处理,并通过随机剪裁、重采样和卷积神经网络（CNN）上采样的方式,保证块的大小和质量。然后精心设计了CNN架构来降低帧内预测复杂度,并提出将当前编码块、相邻参考块以及残差块三者作为网络的输入,把率失真决策过程转换为分类问题,减少不必要的模式遍历。为训练所提出的深度学习网络,本文针对H.266的特点建立了模式决策数据集。实验结果表明,文章提出的算法与VTM10.0相比,编码时间平均降低了39.56%~43.45％,有效的降低了编码的计算复杂度,同时率失真性能基本保持不变,与最新参考文献相比综合性能也有所提升。     

基于扰动观测与分数阶终端滑模转速调节器的永磁同步电机模型预测控制

针对三相永磁同步电机(PMSM)驱动系统,为提高其转速控制精度和响应速度,减小定子电流脉动,结合分数阶控制理论和终端滑模控制技术设计了一种分数阶终端滑模(FOTSM)转速调节器。在提高系统响应速度和精度的同时减小了传统滑模控制的抖振,增强了系统的抗扰动能力和鲁棒性;考虑PMSM在实际运行过程中易受到参数变动及外部扰动不确定性等因素的影响,基于滑模控制技术设计了一种扩展滑模扰动观测器(ESMDO),实现了对系统所受内外扰动的实时观测及前馈补偿;采用分数阶控制理论来设计转速调节器能够更加切合实际的控制过程,使所得到的系统参数和实验数据更加符合电机运行的真实情况;采用模型预测转矩控制(MPTC)算法取代传统的DTC系统,减小了转矩和磁链脉动、提高了系统的运行性能。通过对比仿真验证了所设计的控制策略的正确性。     

A Simplified Model Predictive Control of Four-Leg Two-Level Inverter

Abstract

This article proposes current control strategy for four-leg two-level voltage source inverters (VSI). This strategy is based on model predictive control (MPC) approach and presents its comparison with finite control set (FCS) model technique. Besides providing a fast dynamic response, proposed technique replaces complex modulation stage and PI controller being used in earlier classical control techniques. Moreover, the proposed methodology selects the switching sequence which reduces tracking error between output and applied reference currents using cost function optimization. This shows the improvement of system response like FCS model technique. However, FCS model technique results in calculation stress and computation burden; resulting computational delay and extra power consumption by the processor. This problem is solved with the help of proposed single predictive technique which makes the inverter more suitable for large time horizon operations and small sampling time instants. The computational delay is reduced up to 6% compared to the case of FCS-MPC controlled inverter. Performance of proposed simplified technique is analyzed and compared with FCS-MPC controlled system with the help of different types of reference signals. This work will boost the industrial application of four-leg two-level VSI by increasing dynamic response and removing complex modulation stage.     

基于自适应PSO的微电网双向DC-DC变换器前馈自抗扰控制

针对传统PI控制光储微电网系统双向DC-DC变换器存在的直流母线电压波动大、充放电有效性差、抗干扰能力弱等问题,设计了一种基于自适应粒子群优化(APSO)的双闭环控制策略。首先,建立双向DC-DC变换器的数学模型。其次,设计了包括电压环线性自抗扰控制(ADRC)、电流环PI控制的双闭环控制系统,并在电压环中加入前馈控制以增强控制系统的鲁棒性。然后,针对自抗扰控制器参数难以整定的问题,提出了一种基于APSO算法的参数优化系统,该算法引入了自适应惯性权重因子,使惯性权重在粒子群迭代过程中可以动态调整以获得更佳的寻优效果。最后,设计一种带罚函数的时间乘以误差绝对值积分(ITAE)指标作为适应度函数,实现了前馈线性自抗扰控制(FF-LADRC)系统控制参数的自主寻优。MATLAB仿真结果表明,所提控制策略能够有效减小直流母线电压波动,提升储能系统的充放电性能,解决了线性自抗扰控制器参数整定问题。