基于模糊神经网络的变换器自适应控制方法

提出了一种新型的基于模糊神经网络自适应PI调节电流控制电压型PWM变换器方法.结合了模糊神经网络控制与PI控制器,根据三相电流比较产生的三相电流误差和电流误差变化率,自动调整P、I参数,提高了电流的控制精度和变换器的动态性能.采用MATLAB/Simulink对常规PI控制器和模糊神经网络自适应PI控制器进行了仿真对比.仿真结果表明了采用模糊神经网络自适应PI控制器,其系统输出的误差及误差变化要小,系统的跟踪精度得以提高,动态性能得到改善.     

PWM整流器的无源滑模非线性控制

为提高三相电压型PWM (pulse width modulation)整流器的稳态与动态控制性能,提出了无源滑模非线性控制方案.基于PWM整流器欧拉-拉格朗口系统动力学模型,分析了系统内在无源特性.从全局能量角度出发,利用系统无源性,通过能量成形与阻尼注入方法,给出了PWM整流器的辅助设计系统.设计了滑模变结构电流内环控制器与PI(proportional-integral)电压外环控制器,同时采用基于饱和函数的准滑模控制方法解决了控制力的抖动问题.仿真实验结果表明,所提控制方法可实现三相电压型PWM整流器的单位功率因数控制与直流电压快速调节,同时具有很强的抗电网电压和负载扰动能力以及对于参数摄动的鲁棒性.     

高功率因数PWM整流器PI调节器的仿真研究

对单相PWM整流器进行了分析,推导出了相应的数学模型和控制结构框图.针对单相PWM整流器建模难和电流、电压控制环的PI调节器设计难的问题,提出了一种基于古典线性控制对非线性进行线性化和输入输出能量守恒相结合的单相PWM整流器的PI调节器的设计方法.分别对电流、电压控制环的调节器进行了选型和参数设计.采用基于Matlab/SimPower Systems的方法对整个控制系统进行建模和仿真验证.仿真结果得出双闭环PI调节器均能很好的满足控制系统的稳定性和动态性要求.因此,文中提出的单相PWM整流器PI调节器的设计方法在工业控制中有推广应用的广阔前景.     

单相电压型PWM整流器无源控制算法研究

以单相电压型PWM整流器为研究对象,针对其控制策略和控制性能不佳等问题,提出由无源电流控制器控制的单相电压型PWM整流器无源控制算法.首先,构建虚拟d-q坐标系获得整流器输入电流的d-q轴电流分量;其次,通过无源电流控制器消除或抑制输入电流谐波,实现对d-q轴电流分量的无差跟踪,使得整流器输出恒定的直流电压;最后,引入评价函数,对控制器的开关函数进行最优选取,从而选择最优开关状态.仿真和实验结果表明,该方法较传统的PI控制算法具有更高的准确性和有效性.     

基于单片机控制的电流滞环比较PWM整流器

根据三相高功率因数PWM整流器的控制要求,设计采用电流滞环比较的三相PWM整流器,有效减低了开关损耗,同时使电压外环的控制效果受PI参数的影响较小.通过单片机控制,有效地减小设计成本.     

基于PR的单相PWM整流器电流控制研究

单相PWM整流器电流控制系统被控量为单相正弦量,无法像三相PWM整流器双闭环控制系统一样,采用同步坐标系下的直流PI调节器实现网侧电流的零静差调节.本文将PR调节器应用于单相PWM整流器网侧正弦电流的控制,克服了单相交流系统中PI调节器的缺陷.减小了谐波含量.同时时单相PWM整流器控制系统进行了仿真分析,结果表明系统能实现单位功率因数电能转换和电能的双向流动,电源电压、频率及负载变化时,网侧电流均可以实现零静差跟踪给定正弦给定电流,同时直流侧电压有较好的稳定性和抗干扰性.     

不平衡电网中三相脉冲调宽整流器的控制

在常规的三相整流器控制器设计中,一般均假设三相电网电压平衡,然而当实际电网不平衡时,传统双闭环控制策略将使直流侧出现严重的二次谐波功率从而严重影响整流器输出品质.鉴于此,本文在分析PWM整流器数学模型和电网不平衡条件的基础上,电压外环采用模糊PI控制,提高直流侧电压动态响应速度,电流内环采用无需进行正负序分解的正、负序电流独立控制策略,实现了不平衡电网下对三相PWM整流器的双闭环控制.仿真结果表明:所设计的控制方法保证了在不平衡条件下直流侧电压快速地稳定,有效抑制了直流侧二次谐波,提高了整流器的运行性能.     

PWM整流器的模糊PI内模控制策略

PWM整流器模型中的非线性特性给控制器的设计带来一定的困难,且随着对整流器性能的要求日益提高,传统控制在性能上已难以令人满意。对此提出一种新的双闭环控制策略,电压外环采用模糊PI控制,电流内环采用内模控制。模糊PI控制使系统具有更快的动态响应和更小的超调,电流环内模控制解决控制器过分依赖精确数学模型的问题,提高电流环的抗扰性能,并简化了控制器设计。理论分析和仿真对比验证了所提控制策略的正确性和可行性。     

基于功率控制的三相电压型PWM整流器控制器设计

提出基于功率控制的三相电压型PWM(pulse width modulation)整流器控制器设计方法。根据能量守恒原理建立的VSR(voltage source rectifier)数学模型可通过忽略回路电阻及电感充放电所消耗的能量等效成线性定常系统。系统外环采用电容储能控制,内环采用电流控制,同时引入直流负载功率补偿,实现对电容储能变化率的直接控制。电流内环采用前馈解耦PI(proportional-integral)控制,将内环等效成一阶惯性环节。电容储能外环采用PI控制,利用代数分析及根轨迹分析,提出外环PI参数的设计方法。VSR系统整体等效为二阶系统。仿真结果表明：本文所提出的控制器设计方法能使得VSR达到优异的性能。     

三相电压型PWM整流器的滑模变结构控制

本文针对传统PWM整流器直接功率控制中PWM整流器的非线性特性,PI控制器的滞后性及其比例积分系数对系统参数的敏感性这些缺点,根据三相电压型PwM整流器在d—q两相同步旋转坐标下的数学模型,结合滑模变结构控制对系统参数摄动不敏感与整流器直接功率控制动态响应快的优点,提出了一种基于PWM整流器功率控制数学模型的滑模变结构控制算法。MATLAB／SIMULINK下的仿真结果表明,滑模算法具有更好的动态响应以及抗干扰性。     

一种新的三相AC／DC PWM整流器控制策略

为了实现交流输入和整功率因数,提出了一种基于自适应B样条(BS)神经网络的三相PWM整流器控制策略;建立了在线训练BS神经网络的控制规律;提出了神经网络在线学习的新算法;运用空间矢量建模获得整流器的开关常数;使整个控制策略能够适合实时控制和自适应场合．利用DSP技术实现了整个控制策略．同时通过计算机仿真和现场实验证明了这个控制策略不仅具有稳定性好,而且具有响应快和整功率因数等优点．     

FPGA-based sliding mode direct control of single phase PWM boost rectifier

In this paper, a Field Programmable Gate Array (FPGA) based controller for single phase PWM boost rectifier is presented. The control is made up of an internal current control loop and external DC-link voltage control loop. The internal control loop allows active shaping of the line current and is synthesized via sliding mode theory. The external control loop is based on a PI controller and allows imposing the shape of the DC-link voltage response. Experimental results carried out on a FPGA-based prototyping platform are presented and discussed in order to illustrate the efficiency of the developed FPGA-based controller.     

基于内模控制的改进型三相PWM整流器

针对三相电压型PWM整流器的双闭环控制系统直流母线电压超调较大、对扰动克服能力不强、鲁棒性差等问题,本文对控制系统进行了改进,在电压外环设计一种基于内模原理的控制器以取代传统PI控制器,并对内模控制器中滤波器部分的参数设计进行分析,最后使用MATLAB/SIMULINK进行仿真研究,并与电压外环采用PI控制器的系统性能进行比较。仿真结果表明,在电压环采用内模控制器,可以有效降低直流母线电压超调,快速抑制扰动,具有良好的鲁棒性,性能优于传统PI调节器。     

DC-link voltage control of three-phase PWM rectifier by using artificial bee colony based type-2 fuzzy neural network

The pulse width modulation (PWM) rectifiers are nonlinear systems due to semiconductor switches in their structure. Therefore, these rectifiers draw a distorted current from AC supply. Many different improvements have been proposed to overcome problems caused by PWM rectifiers. In this paper, DC-link voltage of three-phase PWM rectifier is regulated by using a Type-2 Fuzzy Neural Network (T2FNN) controller that parameters are optimized by using Artificial Bee Colony (ABC) optimization method. The parameters in antecedent and consequent parts of T2FNN are optimized by ABC optimization method. The performance of ABC-T2FNN controller is analyzed under different operating conditions through simulation model based on MATLAB. The operating conditions are considered as constant input, set point, a step DC load change, unbalanced AC supply and regenerative mode. The simulation results obtained from the proposed controller are verified by comparing with the results of the classical T2FNN. When the results of PWM rectifiers are investigated, it is seen that PWM rectifier based on the proposed controller has better dynamic response for all operating conditions than conventional T2FNN controller.