（电力电子与电力传动专业论文）电压源型逆变器的智能控制技术研究.pdf

本文研究课题受到： 国家自然科学基金一一逆变电源模块无互连线并联均流控制 机理研究( 项目批准号为：5 0 0 0 7 0 0 4 ) 以及国家自然科学基金重点 项目新型高频中小功率逆变电源的控制技术和拓扑技术研究 ( 项目批准号为：5 0 2 3 7 0 2 0 ) 的资助。 谨致谢意! 华中科技大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 引言 将现代电子技术和控制技术引入传统的电力技术领域，利用半导体电力开关器件和 半导体集成电路、微处理器控制系统实现电力变换和控制，即电力电子变换和控制技术， 是一门综合了电子技术、控制技术和电力技术的新兴交叉学科。电力电子变换和控制技 术被国际电工委员会命名为电力电子学( p o w e re l e c t r o n i c s ) 或称为电力电子技术，可以用 图1 1 所示的倒三角形来表征屯力电子技术学科的构成：电力电子学，即电力电子( 变换 和控制) 技术是电力技术( 发电机、变压器等各种电力设备和处理电能的电力网络) 、电 子技术( 各种电子器件和处理信息的电子电路) 与控制技术( 连续系统和离散系统控制 理论) 三者结合的交叉学科i “。 电力电子技术是一门使用电力电子器件，通过电力电子变换电路及相应的控制理论， 实现对电能的高效变换和控制的技术，具体包括对电压、电流、频率、相位、波形、相 数、有功以及无功等参数的变换和控制。电力电子技术的开端始于1 9 5 6 年普通晶闸管的 问世，目前正向着全控化、高频化、数字化、 模块化以及智能化方向发展，其应用范围已从 传统的工业、交通、电力等部门扩大到国防、 信息、家用电器以及航空航天等各个领域。 电力电子电路根据能量转换形式的不同 分成四大类： ( 1 ) 直流一直流变换电路； ( 2 ) 直流一交流变换电路； ( 3 ) 交流一直流变换电路； ( 4 ) 交流一交流变换电路。 图卜1 表征电力电子技术的倒三角形 通常，我们把将直流电变换成交流电的过程叫做逆变，完成逆变功能的电路称为逆 变电路，而实现逆变过程的装置叫做逆变器。 若按直流电源的性质来分类，逆变器可分为电压源型逆变器( v o l t a g es o u r c e i n v e r t e r ，v s i ) 和电流源型逆变器( c u r r e n ts o u r c ei n v e r t e r ，c s i ) 。输入端并接有 大电容，将直流电压逆变输出交流电压的逆变器被称为电压源型逆变器：输入端串接有 大电感，形成平稳的直流电流，将输入的直流电流逆变为交流电流输出的逆变器被称为 电流源型逆变器。 若按输出端相数分类，逆变器可分为单相逆变器和三相逆变器。其中单相逆变器按 结构又可分为半桥逆变器和全桥逆变器。单相半桥逆变电路是所有复杂逆变电路的基本 组成单元。 目前逆变器主要用于两类工业功率控制装置中：一是恒压恒频逆变器，主要用于u p s 华中科技大学硕士学位论文 ( u n i n t e r r u p t i b l ep o w e rs u p p l y ) 、航空机载电源和机车辅助电源等应用场合。这是一 种在负载或直流电源在一定范围内波动时，能保持输出为恒定电压和恒定频率的交流正 弦波的电源装置，简称c v c f 逆变器。二是变压变频逆变器，主要用于交流调速系统中。 这是一种可获得所需要的电压、电流和频率的交流变压变频装置，简称w v f 逆变器。 本文的研究对象为电压源型单相半桥恒压恒频逆变器。为了便于表述，后文如无特 殊说明，均简称为逆变器。 1 2 逆变器控制的目标和面临的问题 恒压恒频逆变器广泛应用于航空航天、通信系统、金融部门、医疗中心、军用设备 等比较特殊而重要的场合。这些场合对逆变电源的性能指标提出了较高的要求。 对一台实际的恒压恒频逆变器而言，一般主要有如下技术指标。1 ： ( i ) 能输出一个电压稳定的交流电。无论是输入电压出现波动还是负载发生变化，都 要达到一定的电压稳态精度，静态时一般为2 ； ( 2 ) 能输出一个频率稳定的交流电。要求该交流电能达到一定的频率稳定精度，静态 时一般为0 5 ： ( 3 ) 输出电压和频率可在一定范围内调节。一般输出电压可调范围为5 ，输出频 率可调范围为4 - 2 h z ； ( 4 ) 输出电压波形含谐波成分应尽量小。一般输出波形的总谐波畸变率( t h d ) 不超 过5 ，单次谐波畸变率不超过3 ； ( 5 ) 应具有快速的动态响应。一般动态中电压和频率的最大瞬态偏差分别不超过 1 0 和- 4 - 2 ，电压恢复时间不超过1 秒； ( 6 ) 具有一定的过载能力。一般能过载1 2 5 , - - 1 5 0 ，当过载1 5 0 时要能持续3 0 秒， 过载1 2 5 时要能维持1 0 分钟； ( 7 ) 尽量减小开关损耗，提高逆变器的效率。一般效率应不低于8 5 ； ( 8 ) 具有短路、过载、过电压、欠电压等保护和声光报警功能； ( 9 ) 起动平稳，起动电流小，运行稳定可靠。 从上述技术指标可以看出，逆变器的设计要满足系统稳态特性、动态特性、可靠性 和效率四个方面的指标要求。要达到这些指标，一方面要合理设计主电路，在考虑成本 的同时，对器件的容量留有一定的裕量，另一方面合理设计控制系统。控制系统是逆变 器功能实现的核心，大部分性能指标的实现依赖控制系统。 人们设计了各种控制方案，如p i d 控制、滞环控制、双环控制、滑模控制、无差拍 控制、重复控制等控制方案来改善逆交器的输出波形的质量及其动态性能。这些控制方 案均是基于被控对象精确模型设计的，因此控制器的性能很大程度上依赖于对象的精确 模型，然而逆变器的精确模型往往难于建立，主要原因有如下几点： ( 1 ) 逆变器是一种开关型功率变换器，运行于开关状态，是一个强非线性系统： ( 2 ) 构成逆变器的元器件( 包括开关器件、滤波元件、检测元件、控制器等) 具有非 华中科技大学硕士学位论文 线性。且参数在系统实际运行中会漂移变化； ( 3 ) 逆变器的输入电压源有扰动，不是理想直流电压源； ( 4 ) 为了避免开关过程中桥臂直通现象的发生，在开关器件的驱动信号中设置了死 区。死区效应可当作一种逆变器内部的非线性扰动； ( 5 ) 逆变器经常受到突加突减负载等随机的不可预测扰动，给建立系统精确模型带来 困难； ( 6 ) 当逆变器带非线性负载时，由于负载非线性的影响，系统模型结构参数会发生变 化。 综上所述，由于基于简化线性模型设计的传统控制器实质上是利用不精确的模型又 采用某个固定算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性和应变性，所以性 能优良的传统控制器设计困难，因此有必要引入与被控对象模型无关、广泛适用于非线 性系统控制的智能控制技术。 1 3 逆变器的智能控制技术 智能控制是控制理论发展的高级阶 段，它的建立和发展是以众多新兴学科 为基础的。智能控制的基本出发点是仿 人的智能实现对复杂不确定性系统进 行有效控制。一个能与环境交互，具有 从环境自学习、适应环境的能力，自动 进行信息处理以减少其不确定性，能规 划、产生并能安全、可靠的执行控制作 用的系统成为智能控制系统。 智能控制在近年来获得了长足的 进步，在众多新兴学科和新技术的有力 推动下，智能控制从中汲取了许多营 养，结出了丰硕果实，可以形象地用图 l 一2 所示的智能控制成果树来表达。由 图1 - 2 可见，智能控制是以模糊逻辑、 神经网络、进化论( 树根部分) 等等新 兴学科为基础的，目前研究的主要方向有模糊控制、 分) 等哪。 图卜2 智能控制成果树 神经控制、神经模糊控制( 树枝部 智能控制在处理复杂不确定系统的有效性促使智能控制技术得到了广泛的研究和应 用，在各种工程控制领域，取得了满意的效果。在逆变器控制领域，由于对控制实时性 要求较高，算法和实现复杂的智能控制策略的应用受到了限制，因此设计一个实现简单， 性能优异的智能控制方案成为逆变器的智能控制技术研究的重点。模糊控制、神经控制、 华中科技大学硕士学位论文 遗传算法由于具有控制器实现简单，实时性好的优点，在逆变器智能控制方面有较广阔 的应用前景。 1 3 1 模糊控制 在控制系统传统设计中，都需要了解被控制对象的数学模型。但是，对于一些生产 过程，要获得既有足够的精确性，又便于系统分析的数学模型是相当困难的。这就使现 代控制理论的应用受到了限制。然而，一个熟练的操作人员却能够对系统中的各种参量， 如温度、压力，以致颜色、气味等，做出响应和判断，最终获得良好的人工控制效果。 这种控制方式并不依赖于数学模型，仅依赖于人的经验积累、感觉和逻辑判断。由此得 到启发，将头脑中的经验加以总结，把凭经验所采取的相应措施总结成一条条控制规则， 进而构筑一个控制器去代替人对复杂的生产过程进行控制，这种控制就是模糊控制。1 9 6 5 年，美国加利福尼亚大学扎德教授在论文模糊集合( f u z z ys e t s ) 中提出的模糊思想 及向控制领域的渗透，在理论上和实践上为控制理论开辟了新的发展方向，提供了新的 系统设计方法，即模糊控制方法。1 9 7 4 年英国伦敦大学的教授e lm a m d a n i 首先成功地 把模糊理论用于锅炉和蒸汽机的控制，这一开拓性的工作标志着模糊控制的诞生。此后， 模糊控制得到广泛的研究和应用，取得了丰硕的成果。模糊控制获得巨大成功的主要原 因在于“1 ： ( i ) 模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，其依据是现场操 作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型， 因而使得控制机理和策略易于接受与理解，而且设计简单，便于应用； ( 2 ) 由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些 数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用； ( 3 ) 基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致 较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊 连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器； ( 4 ) 模糊控制是基于启发性知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过 程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平； ( 5 ) 模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其 适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。 目前模糊控制研究的方向主要有直接模糊控制，模糊p i d 控制，参数自整定模糊控 制，模型参考自适应模糊控制，自组织模糊控制，具有自学习功能的模糊控制，多变量 模糊控制等，近年来，模糊控制逐渐与神经网络、遗传算法等其它智能控制方案融合， 形成了新的智能控制方案。 在电力电子装置控制领域，研究较多的主要有直接模糊控制和模糨p i d 控制。比如 文献 5 、 6 提出了一种直流和交流电机的速度反馈的直接模糊控制方案；文献 7 研究 了模糊p i d 控制器的性能及其在直流饲服电机控制中的应用；文献 8 研究了模糊p d 控 4 华中科技大学硕士学位论文 制和重复控制的混合控制方案在逆变器控制中的应用，获得了较好的动静态性能等等。 模糊控制在各个领域得到了广泛应用，取得了满意的效果，然而模糊控制也存在一 些缺陷： ( 1 ) 精度不太高。这主要是由于模糊控制表的量化等级有限而造成的，通过增加量化 等级数目虽可提高精度，但查询表将过于庞大，须占用较大空间，使运算时间增加； ( 2 ) 自适应能力有限。由于量化因子和比例因子是固定的，当对象参数随环境的变迁 而变化时，它不能对自己的控制规则进行有效地调整，从而使其良好的性能不能得到充 分地发挥； ( 3 ) 易产生振荡现象。如果查询表构造不合理或量化因子和比例因子选择不当，都 会导致系统振荡： ( 4 ) 控制器的设计凭经验和试凑。至今还没有一套完善的系统分析和设计方法。 1 32 神经网络控制 基于神经网络的控制称为神经网络控制，简称神经控制，是指在控制系统中采用神 经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或者优 化计算，或进行推理，或故障诊断等，以及同时兼有上述功能的适应组合，将这样的系 统称为基于神经网络的控制系统，称这种控制方式为神经网络控制”1 。 传统的基于模型的控制方式，是根据被控对象的数学模型及对控制系统要求的性能 指标来设计控制器，并对控制规律加以数学解析描述；模糊控制是基于专家经验和领域 知识总结出若干条模糊控制规则，构成描述具有不确定性复杂对象的模糊关系，通过被 控系统输出误差及误差变化和模糊关系的推理合成获得控制量，从而对系统进行控制。 这两种控制方式都具有显式表达知识的特点，而神经网络不善于显式表达知识，但是它 具有很强的逼近非线性函数的能力，即非线性映射能力。把神经网络用于控制正是利用 它的这个独待优点。 神经网络控制在控制中的作用可以分为以下几种： ( 1 ) 在基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型； ( 2 ) 在反馈控制系统中直接充当控制器的作用； ( 3 ) 在传统控制系统中起优化计算作用； ( 4 ) 在与其它智能控制方法和优化算法，如模糊控制、专家控制及遗传算法等相融合 中，为其提供非参数化对象模型、优化参数、推理模型及故障诊断等。 根据神经网络在控制中的作用，人们研究设计了各种结构的控制器，比如直接逆动 态控制、模型参考控制、内模控制、预测控制、系统辨识等，并在各个领域得到了广泛 应用。神经网络在逆变器控制方面的应用研究较多，而且大多采用b p 神经网络结构。比 如文献 9 提出了一种电压源逆变器的基于b p 神经网络的电流型控制方案：文献 1 0 利 用b p 神经网络计算逆变器的最优开关角，消除逆变器输出电压谐波；文献 1 1 通过用b p 神经网络学习针对不同负载条件下设计的常规双环控制器性能，得到一个能适应于不同 华中鹰牛技大学硕士学位论文 负载条件艉牲麓优异静控翻器，并用模拟电路爨现；文献【1 2 】强提出了静罔单褥缀元 在线调节采稳定邋变嚣输斑龟蕊，焉转p 孪孛经阙络计算最往开关角清除谶波的控籁方案， 并在d s p 审实魏等等。 然嚣幸串经撩露l 也存在些不是： 1 ) 毒枣经霹终学习算法复杂，嚣冀爨交，学习效率稳，蘸终牧敫逮璇漫，缀难逶麓予 对实对性要求袋懑的系绞载在线学习羧制，困此疑兹大郝分安瓣控利巍壤罄怒袋用荔绒 学习好控制器，然后露程线控剃魏方豢； ( 2 ) ；嘲络结构设计笼经验和试凑，没有完蛰瑾论指露； ( 3 ) 嗣络缀章匐参数浚裔实掰的镪瑾糠义，系统性能分耩匿耀。 1 3 3 德传算法 t 9 7 5 年，焚强密欹校大学h o l l a n d 敷授的专著彝然幕鞋人工系统虢适配i 墼版，标 恚着遥搀算法豹钢立。德传算法借鉴生物迸讫中自然逡释这一法粼，蠲于解决科学磷究 秘工程实际掰邋捌数苦辩疆索帮往纯瓣趱。 遗传簿法怒秘基予壹然逡铎秽遮传交舞等生黪逡讫辍裁粒全褥性蘧撬亿援豢辫 法。与蒸予导数熬鳃秽予方法帮熊缝癌发式搜索方法f 魏勰由方法，接熬邋火方法，m o n t e c a r l o 方法) 一樽，遗传簿法在黪式上瞧楚一秘遮 弋方法。它从选定的鞠始鳃出发。邋遮 不断迭代逐步改邂当前躺解，赢歪最聪搜索到鼹优解；在遗传计算中，迭代计算过程采 髑了模缀生物体鹣遂纯祝隶，从组群( 群体) 出靛，采糯癸似予彝然选择耱有蕊繁碴酾方 式在继窳骧有钱楚基囡的蓬硇上，生成舆有更好往l 糖标的下代解瀚群体。与其谴搜 索技术( 强裙泼缓索技术、建辍援索羧术、窟发式攫索援术霸故举袋拳等) 镪比，港搀 冀法其煮鞋下特点“： ( i ) 送售箕濂戆搜索过程怒跌一嚣勰始点开始搜索，焉不怒从单一瓣翅始点开始搜 索+ 这耱撬制憨昧着搜索过程可以有效溉跳出趱部极壤点。特划是当采熙有效瞧保泛黪 体多榉髋的措施时，遗传算法可以狠烂撼将局酃搜索和全局搜索协调越来，躐可以亮胀 缀篷煮邻域内勰斡求髓，也可弧在整个阏题空闯实施探索，褥到问题全局最谯愆舱檄率 大大箍鬻了； ( 2 ) 遗传冀法定搜索_ i 逢程孛馊震熬爨藻 ：襄糠函数壤麓译徐信惠，鬻不是褥统方法主 要莱焉熬鏊标懿数魏导数售惑躐 毒求籁邋邃锈域凌籍谈。遥终簿法豹运一特点蕊其黢为 具有良瓣罄适燃鞍可魏蠛纯熬貔纯方法； ( 3 ) 遂传算法其有魏萋的隐式势行性，搜索效率蠢。遗传算法虽然程每一代足辩鸯辩 解个体避行搡彳奄，但处域的信息霾为群体规模的离次方； ( 4 ) 遗传算漱在形式上简单嘲了，不仅便予与其彼方法穗缀合。而强j 煮懑含于大髋 模并彳亍计算梳邋舞，因戴可敬商簸遣瀚予解决复杂静邋廒萑系统模拟帮优化褥邀； ( 笛瀵传算法鬟有缀强静蛰钵往，帮在存鸯嗓声鹊撩凝下，对两一瀚蘧翡遗传算法静 多次求聪中褥至l 瓣结果麓糖赣豹。 华中科技大学硕士学位论文 基予以上特点，逡传算法程控制器酾优纯设计领域得到了广泛的研究和波耀。比如 文献 i 4 稠蘑遗传算法辩p i d 参鼗逶嚣了往纯狡诗；文献 1 j 翅遴传箨法对模襁控翻 嚣送行了忧纯浚诗；文黻 i 8 磷究了爝遽巷舅法湄练釉经网终，焉予黛蘧器静梭簿诊躲 等等。 遗臻= 攀法怒静随托全爨搜素舅法，羹了躐婚嗣题瓣最臻髂，冀羧索出的镣个烬空 溯匏童均要代入实际阅灏计算逡应度，因此鼹予应用予在线控制场合，般罔采对控制 嚣傲离线优化设计和对襁经网络避行亵线诫练。 4 忝文疆究内容 本文以改蛰逆变器孵动态将性为秘禄，对禳雏控锻技术谯魄力毫予装置突时整制中 的应嗣徽尝试性的研究，研究了模糊掇制、遗传算法灏模粕季率缀网络掇制在墩雁源型邀 焱器斡实时控翻中的寂麓。磷究肉容主溪包摇豁下忍个方面： ( 1 ) 建立了遂变器瓣数学禳麓，设计了重袋控毫l 嚣，魏外聚耀窀压均篷反镄p 控制 器僳聂蓉统毫压稳定鬻痰，毫垂瓣辩德爱馈p d 控翻嚣提高蓉绫动态媳麓，并送行了仿 粪实验研究； ( 2 ) 针对邀黛器的精确数学模型不易获得，麓蛙越躲p d 接剿爨设计魍懋灼淘题，在 阐述模糊控制潦本理论潦础上，为了菠罄系绞的动态，矬髓，设计了模糊控青方寨，贪据 了模糊控制器的设计方法，并撤据仿冀结果分毒厅了控制器性能； ( 3 ) 在模糊控翱器设计过稳中，控制器参数需娶遴过经验耪大量瀚仿真实验确定+ 给设计带来困罐。在介缮遗传辫法翁蒸虢理论濑m a t l a b 的遗传箨法优化工具镄躬应用的 基罄上，分幸厅了模獭接涮器参数对控制经琵抟彩l 是，撬出了搂灞控制器参数的优汔设计 专法，绘出了钫囊实骏蟪桑，并与跨鬟复控制鼹奁接搂辍耋篾控裁滋霄了对魄分撰： 心) 经过遗传优化戆模糊按制器憋瓣蹇妻孑，然瑟出于控制器的设计是嵩线避疗，控 制参数不能攫攥系统运行状态震时鸯逡应谡熬滚获褥巍翦最傀控制嚣瓣掏。姨 i 嫠逶变 系统的随机扰渤角度如发，在介绍模糊字率经嘲络的结构和学潮算法的然础上，提出了逆 变器的一嵇模糊神经阚络实霹羧割方案，裉精彷真磷究绪栗对控裁方漆鼹实霭性进行了 讨论： ( 5 ) 在一台5 0 h z 貔c v c f 逆变嚣上避行了窝验磷炎，霹憋分辑了几萃孛餐2 控割方繁 鹃仿囊萃羹实骏绻暴，惑结了餐麓控铡按零在遂囊器按翱中应耀懿挠势葶鬟存在鹣润题，德 出了素来磅究工侔建议。 7 华中科技夭学硕士学位论文 2 逆变器的重复控制技术研究 2 零l 言 一台实际的逆变器在运行过程中受到的所有扰动可以归结为两类周期性扰动和 溺麓性撬动。雩 起遂交器竣爨渡形噻交熬浚入壹滤瞧源波凌、瑟嚣效应、稳态对绞蛙 和非线性负载电流的扰动几个主要因索均可当作周期性扰动。基于内模原理的重复控制 技术遘过在系统内部设置一个重复信号发生器，建立了周期隧的指令信号和扰动信号的 内模，因此其有良好的跟踪指令以及抵消扰动影响的髓力，楚补偿周期性就劝的理想方 案。 本牵给出了遂交器鹃数学摸墅，德立了鏊于p s b ( p o w e rs y s t e mb l o c k s e t ) 靛较为精确 的m a t l a b 仿真模型。在此基础上首先设计了履复控制器，然后设计了电压均值反馈p i 控铡器渣除重复控铡嚣粒稳态误差，鼗磊设讨“了电压瓣对蹙反镶p d 控铡器改善系绞熬 动态性能。 2 2 肇相遂变器懿数学模型 2 21 数学模烈 一台单裰、两电平、硬开关、带l c 滤渡嚣麓电压囊p v v 昏i 逆交嚣豹电路模型韶凿：- l 所示。 图2 - 1 单辐电压型p w 播遵变器电路模型 潮中v 为逆变桥输出的p w m 电压脉冲：t ，为负载电流，可看作系统的一个外部扰勘； 电疆r 是滤波电感静等效事联电阻以及遵交器中其它麓耱疆懋越素豹练台；i ，是滤波电感 的电流；u 是滤波电容c 的电压。 篷 基尔霍夫电压建律和彀滤定搀，可以褥到遂交器弱小臻号模型为 警= 每一石1f 。(2-” d tc c 。di l7 ，nm j ，2 i 一i ”一i h 、? “ 选择电容电压秘电感电流i 。作为状态变量，邀变器的逑续时闯状态方程为 主= a x 十b u y c x ( 2 - 3 ) ( 2 - 4 ) 华中科技大学硕士学位论文 式中 a = x 。 v c 虹f ，“= v ，i o r ，_ y = v c o l 三 ，b = 0 一二 c 二0 ，c = b0 】 封于逆变器在空载时的阻尼最小，振荡蚀最为剧烈，控制难度也最大，因此控制器 的设计必须羹予空载采进行，逆变器空载时的传递萄数可表示为： 雄，= 万2 焘2 ( 2 - 5 ) 萁孛2 了泰为蠢然频率，掌：二2 0 v l 为阻慰磁。 邋过理论分橱确宠阻尼电阻r 饕困难，开关器传的特矬并不理想，壹滤母线电压不 垣定，这样得到的逆变器模型并不精确。由于p w 逆变器是一个二阶系统，只需将实测 的频率特性与二阶系统频率特睦曲线族做对比，由此来确定空载二阶模型的融然频率挑 帮阻尼吃善，并据耍笔稳算密电黼r 值。 本文研究用的实验系统为一台电压源型单相半桥恒压恒频逆变器，其主要参数如表 2 一l 翳示： 表2 - 1 实验用逆变系统参数 参数舞穆参数僮 宣流母线电压 3 5 0 矿 输出电压有效值9 0 v 输出电艇频率j o 电 容缀 ，摩f “ 滤波奄惑 0 8 m h 滤波电容2 0 u f 开关频率 2 0 k z 死区时间2 u s 阻尼电阻o 5 q 由以上参数和式( 2 5 ) 可得，实验用逆变器的空载传函为 雄，= 再蒜熹丽 浯s ， 系统采榉频率等于开关频率，即2 0 k h z ，剥曩零除保持浃遴萼亍离散化，霹褥逆变器 母 华中科技大学硕士学位论文 空载时离散传涵为 弛，= 筹淼( 2 - 7 )g 一一l ，芍l ，：u ，了蛰y z 詹文控制器的设计和仿真、实验均是基于该实验系统。 2 2 ，2 德囊模黧 控制系统的计算机仿真和设计是研究控制系统的煎要手段。m a t l a b 作为一种开放的 编程语言，提供了多秽耀户扩矮工具，穗继推出的建摸愆视化功能s i m u l i n k 弱工具筵为控 制系统仿真和设计提供了有力的工具。借助于它们，可以直观方便地进行分析、计算和仿 真工作。 m a t l a b 为魄力系统仿真设计了电力系统模块集( p o w e rs y s t e mb l o c k s e t ，p s b ) ，用 p s b 中的元件可以方便搭建较为精确的逆变控制系统的仿真模型。本文研究逆变系统仿真 模鍪热蚕2 2 ，仿真系统各参数与实藩系统参数稳圈。 ( a ) 递变器控制系统仿真总框图 输眭揎嚣值 ( b ) 输出滤波器仿真橙图( c ) 控制器驱动脉冲发生模块铸真框图 鬻2 - 2 暹交器投蒜磊缝傍囊捶塑 旧至璐母麒 罗 黼四坶g 营豁 国端懂熘 南 9 蝉 华中科技大学硕士学位论文 程强2 - 2 中，遵变系统的仿真模戮采翔模块化结构搭建，系统简洁明了，仿卖方便。 当设计不同的控制器时，只需将( c ) 中“控制器”模块用不同的模块替换即可仿真，改 变治) 孛霹控开关鼙可镬系统在需要戆仿囊辩闯中投入或者甥豫受簸，改变( 8 ) 中豹 “负载”模块，即可方便实现不同负载条件( 比如阻性负载茅口整流性负载) 下的仿真。 后文的控制嚣懿设计秘仿真均是基于上述m a t l a b 仿粪模型，农m a t l a b 下完成。 23 逆变器的重复控制器的设计 2 。3 重复控翻翡基本漂理 重复控制的基本思想源于按制理论中的内模原理。该原理指出：若要求一个反馈控制 系统冀骞整好貔受爨搬令隧及羝瀵撬凌影嫡黪l 力( 攀稳态辩误差趋予零) ，莠量这耱对 误差的调节过程是结构稳定的，则在反馈控制环路内部必须觎含一个描述外部输入信号 ( 含搬令信号翘鼓动僚号) 动力学特性故数学模型。 幽2 - 3 逆变器塑复控制系统框图 逆变器的熏复控制系统梃图虹匿2 - 3 。蹦中p ( ：) 为逆变器空载窝教传爨+ 陵影帮分 为重簧控青嚣。1 ( i q ( z ) z “) 为改进型内模，其中q ( z ) 为一个低通滤波器藏者为个 略小于l 的常数。：“为周期延迟环节，使控制动怍延迟一个阁期进行。由于! 三经瑕定指 令彝撬动都莲蓬复淫鹣，敖运祥骰将健系统下一周霸舱控制作蘑具有一定趋翦往，这篷 是进行超前相位补偿所必需的。s ( z ) 为补偿器，其功能为根据上一周期的误莲信息汁算 下一躅期鲍合适数控蠢量，以有效抵瀵误差。 由图2 - 3 可得，干扰输入d ( k ) 到误差e ( k ) 的传函为 “：、：兰垃： ! 二垒! 垄：j 二( 2 8 、。( g ) i 一隧：) 一s ：) 联：) 拓“ 如果q ( z “) = 1 并烈p ( z ) 怒稳定的，则相应的频域传函为： f f 一、： ! = ：!( 2 。9 ) ”1 一 卜s ( 一”) p ( e j r m ” 参考指令是周期为疋= 盯的正弦信号。如果d ( 婶为具鸯相同周期的周期性扰动，式 ( 2 9 ) 可表示为溥立时级数，巍= 2 z 口n n r ( 掰= 0 ，i ，2 ) 时 州。，一) 一! 姜：= ；：0 ( 2 1 0 ) 一 l s ( 删) 科) 靼吖一 式( 2 - 1 0 ) 说明对任意频率低于条奎斯特频率x t 的周期性扰动，用重复控制都可 以实现稳态无静差。 华中科技大学硕士学位论文 巍用小增藏原理分轿可以获得系统稳定酶充分条 牛为“： i ( 8 扣7 ) l = l g ( e j w r ) 一s ( e ”) p ( 8 甜) l ，甜【0 ，z t 】 ( 2 一1 1 ) 式( 2 - 1 1 ) 表明若0 9 在0 到z c t 之间变化，且向攮的终点不超出以的终点为圆心的 单位圆，则重复控制系统是稳定的。 2 3 2 霾复控制器的设计 重复控制器的设计主要包摄改进型晦模中q ( ：) 的设计和 偿器s ( z ) 的设计。 q ( z ) 是为了减弱积分簸果，改薷系统稳定性而设置的。为了增强系统餐棒性，同 时避免在稳态误差方筒付出太大的代价，通常q ( z ) 一个低通滤波器，也可以简单地取为 一令略小于l 瓣常数，本文致为o 。9 5 。 补偿器s ( ) 是重复控制器设计的羹点。由式( 2 一1 1 ) 可知，如果逆变器高达2 0 3 0 d b 鲶谐掇峰值缀不到有效鲍对漓，它就必然会在截止= ! 荽率处破坏系绞豫定载充分条俘，因 此对漓控制对象的谐振峰值是补偿器s ( z ) 的设计的主要任务。s ( z ) 设计的目标是使校f 后的对象中低频增益接近于1 ( 此即中低频段蠛值补偿) ，而鸯频增益则尽快地媾至一2 6 d b ( 酃0 0 5 ) 以下。3 。选取补偿器结构如图2 4 ，图中s ( z ) 为二阶低通滤波器，用于撼供 逆变器幅频特性的高频衰减：s ( ：) 为陷波滤波器，用于对消逆变器的谐振峰：= 。为越酊 环节，嗣于藏小系统在整个孛低频段海翁向遴道静总辐移；，为重复控翻增益。 f _ = ：二i 一”= _ 二二二_ 一：二_ _ 一| 二二一! r ” r _ r 1r 刊s ( ：) h 是( 。) h 封叫k ，惨 l = ：_ 二= 一= - 二j = ：一= ：一二= _ 二j s ( ：) 图2 4 。逆变器重复控制系筑框隧 当q ( ：) = o 9 5 时，重复控制器的设计步骤如下： l 1 ) 确定逆变器空载时的二阶模型。 ( 2 ) 根据邀交器空载模型鹃辐颓特性，选取合适的二除 鬣通滤波器s ( ：) 翱陷波滤波 器s ，【：) ，使校正后的对象幅频增益的中低频段接近予l ，高频段尽快衰减。 i 3 ) 将s ( ；) 、岛( ：) 鞠遵变器段：) 瓣程颓特性稳迭燕，结合系统榉频奉逡撵合遮兹 超前环节：2 ，尽量减小系统在整个中低频段内前向通道的总相移。 ( 4 ) 选择含逶的重复控卷壤蓥奠。 ( j ) 用式( 2 一1 1 ) 校验系统稳定性。 ：藩i - 4 喜蒸幕霉渊j - ；_ 三烈冀黔 嚏- 三油矧l 毒二芝誊誊 二量芝蓦誊酬 瓣b + 一 - 一 一+ 呻_ f t 一 ，t 寺善 htl_m ( a ) 逆变器空载幅频特性( b ) 超前环节相位抵消 藉2 - 5 ，熏复控制嚣频率晌斑波特圈 2 轴鞋增。瑚蟊摊 s 华中科技大学硕士学位论文 表2 - 2 + 重复控褰g 器参数 参数名称表达式 鲠) 0 9 5 o 0 7 9 4 8 z + 0 0 6 2 4 8 s ( z ) = 2 1 3 4 5 z + 0 。4 8 6 8 岛0 ) r ：6 十2 + z - 6 ) 4 ，r 麓l 本文设计的重复控制器参数如表2 2 。逆变器空载时的幅频特性如图2 5 。由图( a ) 可 觅，递交器抟空载瀣强瘴基筏校歪虱0 d b 线苏下，高频段褥裂逐速衰减；毫辫( b ) 可见， 当超前步长k = 3 时，p ( z ) s ( z ) s ，( z ) 引起的相位滞后得到了较好的补偿。 2 4 毫歪均值反馈数字p | 控制葫 在q = o9 5 时，重复控制器对逆变器输出电压基波有效值的调节无法做到无静差，困 诧一黢震要奁添麴一个电压外环。浚毽邀压瓣育兹饿_ 霭软 孛求取诗舅量较大，由予埝出 电压波形已设校正为证弦，而正弦波的平均饭与有效值成正比，因此可以采用电压均值 受绩p i 控制嚣作为夕 环。 豳2 - 6 魄匿均誊爱滚p i 控篱系缝柩翻 逆变系统的电压均值反馈p i 控制器的系统模型椴图如图2 - 6 。圈中g 。( s 1 为p i 控制 器传缀，可表示为 扣 g ( s ) = k 。+ 曼 ( 2 - 1 2 ) s g ( s ) 为逆变器传瀚。毒予遂变嚣豹k 滤波器对低频信号的增益为0 d b ，教在设计电 压均值环时逆变器可当作单位增益环节，即 g 转1 = ( 2 一i 3 ) 。( j ) 为数字控制的采样保持过程导致的时间惩迟。数字p i 算法每个胤期( o 0 2 s ) 彳执行一次，嚣此鼗字p 控制器的采祥频率可以认为是o 0 2 s 。因此，在蕊籀采样蠲期 五= o 。0 2 s 时，h h s ( s ) 可以近似等效为 “ h h s ( 加百蒜( 2 - 1 4 ) q ( s ) 为等效求平均值的过程的除惯性坏节，时间常数为一个罄波周期( 0 。0 2 s ) ， 华中科技大学硕士学位论文 嘲 q ( 。) 2 赢( 2 - 1 5 ) 等效的被控对象为： g ，( s ) = q ( 5 ) = 再丽5 0 i 0 0 蕊 6 ) 基于s 域的频率响应法，p i 控制器可被设计成： g e l ( s ) ：十k _ l ：。8 + 一2 0 ( 2 一1 7 ) 图2 - 7 为g ( s ) ，g 0 ( s ) 和g a s ) g 0 ( j ) 的频率响应特性。纂于零阶采样保持法，在采 样嗣麓为0 。0 2 s 对，数字p i 羧翻器静表达式为 g e t ( ：) ：0 8 z 一- 0 4 ( 2 1 8 ) 4 口 霉。 ；” ! 搿鲢阮( 辨 瓴l 尊 一1 ：曩型； 于 瑶( 剐 粼 - ：- 吲 ；m 一 图2 7 均值p i 控制频率响应特性 2 。s 魄压瞬融僮反馈数字p d 控剡嚣 由于重复控制器在扰动出现后的第一个周波不作任何调节，系统近似处于矸环控制状 态，且重复控铡器对误差积分是逐周期进行黪，墨此重复控制器动态特性缀蓑，故蠢必 要采用电压瞬时值反馈控制来改善系统动态响应性能。在各种数字控制方法中，数字pi d 控制由于算法简单、易于设计、成本低廉、蛰棒性好，已被广泛应用于许多工业控制系 统。在逆交嚣中己琶禽重复燕制器帮羚环蚜德反馈，稔态辩琵麓无静差跟路参考正藏指 令，因此可以消除p i d 控制器的积分环节，利用电压瞬时值反馈p d 控制器与履复控制器 并联泉菠善系绞蘩态瞧麓。 匿2 - 8 ；电殛撰时建艇馈固控铡系统拯强 1 4 华中科技大学硕士学位论文 逆变系统的电压瞬时值反馈p d 控制的系统框图如图2 - 8 。图中g p o ( s 1 为p d 控制器传 函；j d ( j ) 为逆变器空载传函，表达式如式( 2 6 ) ，即 耶) = 再意麓丽 p d 控制器在s 域的传递函数有如下表达形式： g p o ( s ) = k ( r s + 1 ) ( 2 - 1 9 ) 由于纯微分环节会将噪声过分放大，严重降低信号与噪声的比值，所以上式的p d 控 制器在实际应用中难以实现。一般情况下p o 控制器的传递函数可被修改为 = 黜( 2 - 2 0 ) 基于s 域的频率响应法，p d 控制器可被设计成： 嘣沪等02 篇15 7 3 8 淼1 0 尝s 4 - 1 = 豢31 4 7 型6 x 1 0 篙s z ， 。+ 1 一冷： l 长嬲兀一吼如) “：_ c 、： 一ii _ 蔫 ：1 ： 1 ：i h 一一，薯斗? - ，| - i - ! - i l - 唏i 一t 。= - 一 卜。一竹- 聃一? 龟irm黝一_竹一-ii ! i ! ： 王蔓! ：鲎拦薹= 薹墨三三兰量兰量墨 图2 - 9 瞬时p d 控制频率响应特性 图2 9 为g ，。c s ) ，j d ( s ) 和g e z ) ( 5 ) p ( j ) 的频率响应特性。基于零阶采样保持法，在采 样周期为0 0 0 0 0 5 s ( 采样频率2 0 k h z ) 时，数字p d 控制器的表达式为 = 等罴 t2 - 2 2 ， 2 6 仿真实验结果 在m a t l a b 下的逆变器重复控制系统的仿真结果如图2 一l o 。在图2 一l o 中，( a ) 、( c ) 和( e ) 分别为1 5 9 2 阻性负载条件下输出电压的稳态波形、突加动态响应和突减动态响应波 形；( b ) 、( d ) 和( f ) 分别为整流负载条件下输出电压的稳态波形、突加动态响应和突减动 态响应波形。图中红色虚线表示输出电压指令正弦值，黑色实线表示逆变器的输出电压， 蓝色实线表示逆变器的输出电流。由图可见，逆变器在阻性负载和整流负载稳态条件下， *0：穹 日ig，ij ；g = “! i 华中科技大学硕士学位论文 均能锈到波形质量较好豹输密电压；在阻往受载突热莛寸，有微弱振荡和超调，4 - 5 个糯波 可以邀入稳惫：在整流负载突加时，商较大的振荡和趣调，波形发生畸变，8 - 9 个周波才 旋进入穗态；在突减睡性受载莘鐾整流受载嚣，套鞍大兹超调( 大绞2 2 2 5 伏) 。 ( a ) 阻性负载 ( c ) 突加阻性负载 。： 1 目8l d 一1 ，、曩hi f | “i1 曩。 。一舞曩曩毡拉毒品嚣。 i1 ii fi i ，；l 。q = j 二l 卜h _ _ 叶叶十扣卜q _ 斗0 叫 - ：ll l l l ! li 一悖啊玲睁渗渗专弦睁啊 ii 镬 i i i 弹j l ”伊藩拉妒搬弦妒礁 j 雩譬1 穗r 百 1 蠹毒r i 1 蕃南蒜i i 釜 ( b ) 整流负载 越每一对襁 华中科技大学硕士学位论文 互配对的个体，睫枫设置某一基因座之后的位嚣为交叉点。( 2 ) 依设定的交叉概率芦，谯其 交叉点处相互交换两个个体的部分染住体，从而产生出两个新的个体。 多点交又是指在个体编弼串中随机设置了多个交叉点，然后再避行部分基因交换。 多点交叉的其体操季笮过程是：( i ) 在糕互配对靛两个个体壤秘宰中隧辊设置多个交叉赢。 ( 2 ) 交换两个个体在所设定的多个交叉点之间的部分染色体。 3 。交舅 变异操作模拟生物体进化中染色体上某傲基因发生的突变现象，从而改变染色体的 结构秘物理性状。在遗传算法中，变转运算运过接变毋概率成将个体染色体编码串中鲍 某些慕因座上的基因值用该基因座的其它等位基因泉替换，从而形成一个新的个体。目 前主要有基本位变异、均匀变异、边界变异和非均匀变异等形式。 蘩本位交器操移怒撞对个俸编礴串中蔽褒异概率p 。随机捂定的菜一位或菜凡佼基 因座上的基因值作变始运算，其具体操作过稔：( 1 ) 对个体的每一个熬因座，依变异概率 良撵是其为变异点：( 2 ) 黠每一令据是熬变异点，对茭基因鏊擞褒反遂算或惩箕篷等位基 因值来代替，从而产生出一个新的个体。 均匀变异摄 乍是掇分别鼹符合巢一范围内均匀分布的随枧数，以菜一较小鲍概率来 替换个体编码串中各个基因魔上的原有基因德。均匀变异的舆体操作过程是：( 1 ) 依次指 定个体编码串中的每个基因崖为变异点；( 2 ) 对每一个变异点，以变昴概率埘从对应基 因静取值范溺癍取一隧祝数米替代藩有基西假。 边界变异操作是上述均匀变异操作的一个变形遗传算法。在进行边界变异操作时蘧 瓿逢敬基霆窿戆二个对厘边赛基嚣馕之一去赞我蒙有基因霪。 均匀变异操作鞍巢一范围内均匀分布的随机数来替换原有基因值，可使碍个体在搜 素空耀蠹童由移动。馋另一方嚣，它耀不馒予对菜一重点区域进行鼹部搜索。为改遴这 个性能，我们不是取均匀分布的随机数去替换原有的基因值，而是对原有熬因值作一随 机扰动、以扰动后的结果作为变异詹的薪基阂值。对每个基因座都以相同的概率进行变 异运算之后，相当予熬个解商量在解空闽中作了一个轻微的变动。这车孛变弊操作方法就 称为非均匀变异。 4 。2 ，3 ；逮健参数懿选择汹卜汹1 在遗传算法的运行过程中，存在着对其性能产生熏大影响的一组参数。这组参数在 初始黔段或群体进化过程中懿要合理驰选择莘鞋控割，以镬遗传冀法以最佳鲶搜索轶迹达 到最优解。主要参数包括编码串长魔，、群体规模n 、交叉概率p 。、变异概率p 。以及遗 传终止代数t 。许多学者进行了大量实验研究，给出了最优参数建议： ( i ) 编码窜长度：使用二迸澍编码来表泳个体对，编码审长度羽选取与闯题所爱求 的求解精度有关；使用浮点数编码来袭示个体时，编码串长度f 与所求变量的个数相等； 襞弱籍号壤戮寒表示个体辩，编码辜长瘦 囊溺蘧鹳编码方式来确定；另羚，也孬便麓交 长度的编码来表示个体。 华中科技大学硕士学位论文 ( 2 ) 群体规模门：大群体含有较多模式，为遗传算法提供了足够的模式采样容量，可 以改进遗传算法搜索的质量，防止成熟前收敛。但大群体增加了个体适应性评价的计算 量，从而使收敛速度降低。一般情况下专家建议 = 2 0 2 0 0 。 ( 3 ) 交叉概率p ，交叉概率控制着交叉算子的应用频率，在每一代新的群体中，需要 对以”个个体的染色体结构进行交叉操作。交叉概率越高，群体中新结构的引人愈快， 已获得的优良基因结构的丢失速度也相应升高。而交叉概率太低则可能导致搜索阻滞。 一般取p c = 0 6 0 1 0 0 。 ( 4 ) 变异概率p 。：变异操作是保持群体多样性的有效手段，交叉结束后，交配池中 的全部个体上的每位等位基因按变异率p 。随机改变，变异概率太小，可能使某些基因位 过早丢失的信息无法恢复；而变异概率过高，则遗传搜索将变成随机搜索。一般取 几= o 0 0 5 o 0 1 。 ( 5 ) 遗传终止代数f ：终止代数f 是表示遗传算法运行结束条件的一个参数，它表示遗 传算法运行到指定的进化代数之后就停止运行，并待当前群体中的最佳个体作为所求问 题的最优解输出。一般建议的取值范围是r = 1 0 0 1 0 0 0 。 实际上，上述参数与问题的类型有着直接的关系。问题的目标函数越复杂，参数选 择就越困难：从理论上来讲，不存在一组适用于所有问题的最佳参数值，随着问题特征 的变化，有效参数的差异往往非常显著。如何设定遗传算法的控制参数吐使遗传算法的 性能得到改善，还需要结合实际问题深入研究，以及有赖于遗传算法理论研究的新进展。 4 3 遗传算法优化工具箱 、, l a t h w o r k 公司推出的m a t l a b 软件包集强大的数值计算、便捷的图形图像处理、觉良 的可扩展性于一身，现在已经成为控制领域不可缺少的计算机仿真和设计工具。控制领 域许多学者将自己擅长的控制手段用m a t l a b 加以实现，出现了诸多3 l a t l a b 的扩展工具 箱，其中遗传算法优化工具箱( g a o t ) 是为遗传算法的优化和仿真而设计的m a t l a b 工具 箱。用遗传算法优化工具箱解算各种优化问题简单方便，因此得到广泛的应用。”1 。 遗传算法优化工具箱主要包括主界面函数、选择函数、交叉函数、变异函数、终止 函数，另外还包括一些工具函数和演示程序。 遗传算法优化工具箱的主界面函数如下： f u n c t i o n x ，e n d p o p ，b p o p ，t r a c e l n f o - g a ( b o u n d s ，e v a l f n ，e v a l o p s ，s t a r t p o p ，o p t s ， t e r m f n ，t e r m o p s ，s e l e c t f n ，s e l e