基于神经网络内模的逆变电源模糊控制的研究.pdfVIP

《冶金自动,1k5))2005年增刊 基于神经网络内模的逆变电源模糊控制研究 王子洋，吴忠强。邬伟扬 (燕山夫学电气工程学院，河北秦皇岛066004) [摘要】针对逆变电源系统，提出一种基于神经网络内模预估的模糊控制方案。它的最大特点是采用神经网 络预估器作为被控对象的内部模型，对实际输出起预测作用，同时根据预测误差建立模糊内模控制器，在线修 正、补偿内部模型与实际被控对象之间的模型失配。该控制方案能够克服系统参数摄动或外界扰动对系统造 成的影响，使系统具有一定的鲁棒性和抗扰性。仿真结果表明，该控制方案使逆变电源系统获得了良好的稳态 和动态性能。 [关键词]逆变电源；神经网络；内模控制；模糊控制 O 引言 尼‘21。阻尼效应可被归结为一个与滤波电感0相 串联的小电阻r。图2为逆变器的电路模型。 ‘近年来，逆变电源已经在许多交流电能调节 系统中得到广泛的应用。输出电压谐波含量是逆 变电源的一项重要指标。当系统参数摄动或有外 界扰动时，传统的数字PID控制器不能达到理想 ?|的控制效果，输出电压的波形畸变甚为严重。为 此，一些新型性能优良的控制方案被应用于逆变 电源。内模控制…不仅具有控制精度高、鲁棒性 图1 带LC滤波电路的单相全桥逆变电源原理圈 和抗干扰能力强，同时还具有预测功能，但是设计 内模控制器时必须已知被控对象的数学模型，且 控制器由内部模型的逆模型构成，实现较困难，制 约了内模控制的广泛应用。由于人工神经网络具 有能够逼近任意非线性映射的能力和模糊控制在 设计过程中不需要被控对象的精确数学模型，因 圈2逆变器的电路模型 此本文提出了将神经网络预估器作为被控对象的 电压源U可取3个值：+E，0或一E，功率开 内部模型，同时建立模糊控制器作为内模控制器， 关在每个开关周期内开通与关闭一次，因此U是 在线修正、补偿内部模型与实际被控对象之间的 一个幅值为+E或一E的电压脉冲序列。电流源 模型失配，使系统在参数发生变化时，仍能达到良 厶代表负载电流，它可以被看作是一个扰动。 好的控制效果。仿真结果表明该方法是有效的。 逆变器状态方程为 1 单相逆变电源的状态模型 1 1 带LC滤波电路的全桥逆变电源如图l所示。 叠=／Ix+砒= r I 如果逆变器的开关频率比LC滤波器的自然频率 埘1弓 lj 1 高得多，则逆变器的动态特性主要由LC滤波器决 (1) 定。其中，瓦一死为开关管导通器件，E表示直流 o]x (2) Y=仅=[1 输入电压，0和C，分别表示滤波电感和滤波电 i￡]’，Ⅱ=[U 式中，石=[K Io]1，，，=匕 容，死区效应和各环节的损耗提供了一个小的阻 [收稿日期]2004一∞一14“修改稿收到日期]2004—09-21 [基金项目]国家自然科学基金重点项目 [作者简介]王子洋(1979一)．男，黑龙江大