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三相變流器神經網絡滯環控制研究論文

2018-08-24 10:24:25 公務員之家  點擊量: 評論 (0)
神經網絡技術在人工智能、自動控制以及模式識別等領域的研究與應用正方興未艾。而滯環電流控制是一種傳統常規的電流控制方式,在功率因數校正和無功補償等領域有著廣泛的應用。

摘要:神經網絡技術在人工智能、自動控制以及模式識別等領域的研究與應用正方興未艾。而滯環電流控制是一種傳統常規的電流控制方式,在功率因數校正和無功補償等領域有著廣泛的應用。該文介紹了三相變流器的BP神經網絡滯環電流內環控制,該方案可實現神經網絡對快速變量的控制,提高滯環控制的性能,使系統對參數的變化有較強的不靈敏性和魯棒性。該文分析了三相電源不平衡、某一路電流反饋丟失的工況下,系統的控制特性。為了使系統在輕負載下得到良好的頻譜特性,采用實時變誤差增益的控制策略,并討論了容差帶下限。同時借助于矢量調制的思想,結合神經網絡滯環調節器,優化系統性能,減小系統EMI和開關損耗。

關鍵詞:神經網絡;滯環;變流器

1引言

如何提高工業用電的效率和減小諧波污染已倍受關注。在工業用電中,大部分電能是要經過變換才能用于生產的。由于快速功率開關性能的進一步提高,基于脈寬調制功率變換電路已經日益成為人們提高供電系統功率因數,降低諧波污染的有力工具,因而成為人們研究的熱點。其中三相全控型電壓源功率變換裝置,主電路如圖1所示。經過十余年的研究,已經開始實用化[1,2]。三相變流器的最流行的控制方式是采用雙環控制。外環用于調整輸出電壓,快速的電流內環調節器常用來調節交流輸入電流使其跟蹤期望的電流軌跡,得到單位功率因數和低諧波的電流。

為提高系統的性能,采用神經網絡滯環調節器[4~6]。神經網絡控制作為一種極有潛力的控制手段吸引了眾多的學者,因神經網絡具有并行處理能力、自學習能力、容錯能力,很適合于處理非線性系統的控制問題。在相對變化較慢的速度、溫度、位置等物理量控制中取得成功的應用。但在速度較快的物理量的控制中,應用較少。

在電力電子學領域,神經網絡多用于系統模型辨識,故障診斷等。隨著DSP的運算速度的不斷增加,使神經網絡在快速量控制中應用成為可能。在各種變流器直接電流控制方式中,滯環控制是一種有效、簡單的控制方式,兩者的結合可以發揮各自的優勢。滯環電流控制方式不需要系統更多的參數,運行容易,具有快速的電流響應和限幅能力[7]。但系統開關頻率不固定,在嚴重的非平衡條件下,系統穩定性變差,產生大量的電流諧波,同時影響開關頻率的變化。本文所用調節器,可以提高系統的魯棒性。為了減少PWM技術在變換器中的損耗并獲得優化的輸出電流,減小EMI,采用矢量控制的基本思想[9],給出基于滯環空間矢量控制方式的電流控制器。若使系統數字化,開關頻率可由采樣時間控制。

2基于神經網絡的電流滯環控制器

電流滯環控制器運行時無需系統的儲能器件的具體參數信息。用BP神經網絡來替代傳統電流滯環調節器,在滯環控制的基本控制思路上訓練一個神經網絡控制器來實現滯環控制控制的功能,導師信號如表1所示。基于神經網絡滯環控制的系統控制結構框圖如圖2。三相電流的誤差信號送入神經網絡中,參與計算,輸出開關信號S1,S3,S5,經過邏輯合成后加到主電路的驅動電路上。

圖2所示神經網絡調節器,該網絡有3層(3-5-3結構)。節點的作用函數采用Sigmoid函數

式中是第r步迭代時第k層第i個神經元節點對于第h個樣本輸入時輸出;為第r步時第k層第i個神經元節點對于第h個樣本輸入時所接收到的上1層(第k-1層)的輸入總和點的閾值。

各點的權值Wij和閾值θij通過MATLAB軟件求出,通過DSP編程數字實現。Wij

圖3為系統在神經網絡滯環控制器作用下系統仿真與實驗波形。

圖3a為給出階越給定時三相電流的響應過程,表明該調節器具有較快的響應速度。

圖3b,c,d給出了正常工況時的開關波形,電流波形,系統的單位功率因數波形顯示。

圖3e繪出了三相電壓不平衡時的三相電流。電源參數為Ea=Eb=Ec/0.85。變流器基本保持了每相電壓電流的同相位。

通過波形可以看出神經網絡滯環控制器較好地實現了滯環控制器所有的基本功能。電流控制魯棒性好,電流響應快的優點,同時可以限制器件的最高開關頻率,提高了滯環系統抗不平衡能力。滿足系統單位功率因數和低諧波的要求,同時它還具有一個新的優點:當某個電流誤差信號丟失情況下仍然能正常工作。

3反饋丟失時的控制研究

反饋信號不正常是一種較為常見系統故障。常規數字滯環控制方案下,如果檢測環節有故障,某一相電流反饋信號丟失,那么系統不能正常工作,系統線電流響應仿真曲線如圖4a。但在神經網絡控制電路中,由于神經網絡的參與,調節器對單路反饋信號丟失具有一定的抑制作用。控制器檢測電流反饋信號,如果連續3個周期檢測到電流反饋信號為0,那么可確認反饋信號丟失,此時將該通道電流誤差設為0,參與神經網絡滯環調節器的運算,輸出控制信號。系統實驗波形如圖4(b)~(d),系統仍可以得到較好的輸入電流與輸出電壓波形,這主要歸功于神經網絡的數據并行處理能力。從圖4(b)~(d)中可以看出系統的電壓電流響應還是較好的,對于單輸入信號丟失的穩態電流波形顯示出了很強的魯棒性。而在同樣參數的常規滯環電流控制下,當Dia丟失時,系統不能穩定工作。

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責任編輯:電力交易小郭

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