基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PWM整流器矢量控制研究

鄧 潔，劉振興

（武漢科技大學信息科學與工程學院，湖北武漢，430081）

一般而言，交－直－交電壓型變頻器的整流環(huán)節(jié)都是運用不可控的二極管整流[1]。由于二極管的單向?qū)щ娦院头蔷€性，導致能量只能從網(wǎng)側到負載側單向傳輸，而無法回饋到電網(wǎng)，如果四象限運行則需加制動回路，且網(wǎng)側電流波形極易發(fā)生畸變，電網(wǎng)功率因數(shù)低[2]。PWM整流器是一種高功率因數(shù)整流器，它可實現(xiàn)穩(wěn)定的直流側電壓以及使交流側在受控功率因數(shù)（如單位功率因數(shù)）下工作的控制目標，有效地解決了電網(wǎng)的污染問題。當PWM整流器從電網(wǎng)吸收能量時，處于整流狀態(tài)；而當PWM整流器向電網(wǎng)回饋能量時，則處于逆變狀態(tài)。由此可見，PWM整流器實現(xiàn)了能量雙向流動，使再生能量得到有效利用。

PWM整流器的矢量雙閉環(huán)控制系統(tǒng)中有3個PI控制器，用于實現(xiàn)無靜差調(diào)節(jié)[3]。PI控制是經(jīng)典控制策略依賴被控對象的數(shù)學模型，關鍵問題就是參數(shù)的整定。即使參數(shù)整定成功，由于參數(shù)沒有自適應能力，一旦環(huán)境發(fā)生變化，PI控制對系統(tǒng)偏差的響應會變差，此時參數(shù)需要重新整定。由于PWM整流器的運行環(huán)境變化大，給PI控制器的參數(shù)整定帶來困難。

本文在分析電壓型PWM整流器工作原理的基礎上，建立其一般數(shù)學模型。為實現(xiàn)PWM整流器的空間矢量PWM（SVPWM）雙閉環(huán)控制[4－5]，運用坐標變換技術得到其兩相旋轉(zhuǎn)dq坐標系下的數(shù)學模型。并提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PI參數(shù)自整定算法，以實現(xiàn)PI參數(shù)的自整定。最后，利用MATLAB提供的電力系統(tǒng)工具箱構建PWM整流器的滯環(huán)控制系統(tǒng)和矢量控制系統(tǒng)的仿真模型，進行仿真實驗對比。

1 PWM整流器模型的建立及其控制方式

電壓型PWM整流器的主電路拓撲結構如圖1所示。在三相靜止坐標系（a，b，c）中，建立PWM整流器的數(shù)學模型如下：

圖1 電壓型PWM整流器Fig.1 Voltage source rectifier

式中：L為交流側電感，H；R為交流側電阻，Ω；C為直流側電容，F(xiàn)；ia、ib、ic為交流側相電流，A；ea、eb、ec為交流側相電壓，V；Udc為直流側電壓，V；UNO為直流參考點N點的電壓，V；Ed為直流側負載電動勢，V；Sk（k＝a，b，c）為單極性二值邏輯開關函數(shù)，Sk為1時表示上橋臂導通，下橋臂關閉，Sk為0時表示下橋臂導通，上橋臂關閉；RL為負載電阻，Ω。

滯環(huán)PWM電流控制結構中沒有PI調(diào)節(jié)器，這種瞬時值反饋控制模式使動態(tài)響應加快且環(huán)內(nèi)擾動被抑制，防止了整流器過流，保護了功率開關元件。但由于其電流跟蹤偏差是由滯環(huán)寬度確定的，屬于一種非線性控制，其開關頻率隨電路參數(shù)變化，且范圍較大，給濾波電路設計帶來一定困難，同時功率模塊損耗大，因而不適用于大功率變流領域。

矢量控制也被稱作磁場定向控制，其基本原理是把交流電動機等效為直流電動機控制。依照磁場等效基本原理，應用坐標變換將三相系統(tǒng)等效為兩相系統(tǒng)，控制對象由交流量轉(zhuǎn)變成直流量，控制要求簡單，系統(tǒng)動靜態(tài)性能較好[6]。

通過坐標變換將三相靜止坐標系（a，b，c）轉(zhuǎn)換成與電網(wǎng)基波頻率同步的旋轉(zhuǎn)坐標系（d，q），則三相靜止坐標系中的基波正弦變量將轉(zhuǎn)化成同步旋轉(zhuǎn)坐標系中的直流分量。PWM整流器在同步旋轉(zhuǎn)坐標系（d，q）中的數(shù)學模型為

式中：ed、eq為電網(wǎng)電動勢矢量Edq的d、q分量；Vd、Vq為三相VSR交流側電壓矢量Vdq的d、q分量；id、iq為三相VSR交流側電流矢量Idq的d、q分量；ω為相角。

矢量控制器產(chǎn)生的控制信號經(jīng)矢量變換后，通過SVPWM波形控制器輸出信號，用于控制開關器件IGBT的通斷。將SVPWM技術應用于PWM整流器，可使其電源利用率提高，且利于數(shù)字化實現(xiàn)。目前對PWM整流器的控制多采用基于SVPWM的雙閉環(huán)控制，其系統(tǒng)圖如圖2所示。

圖2 基于SVPWM的PWM整流器雙閉環(huán)控制系統(tǒng)圖Fig.2 PWM rectifier based on double closed－loop control system of SVPWM

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PWM整流器矢量控制系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡是一個非線性動力學系統(tǒng)，其控制屬于智能控制，即不依賴于受控對象的精確數(shù)學模型，且其信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理使得系統(tǒng)具有并行運算的能力和自適應學習的能力，用神經(jīng)網(wǎng)絡PI控制器取代普通PI控制器可以使系統(tǒng)輸出值和期望值之間的誤差最小且有自適應能力，具有很強的魯棒性和容錯性。

本文采用的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡為4－5－2結構，其輸出節(jié)點對應PI的兩個可調(diào)參數(shù)kP、kI。其中隱含層神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的活化函數(shù)分別取正負對稱的Sigmoid函數(shù)和非負的Sigmoid函數(shù)。

任意神經(jīng)元加權系數(shù)（輸出層）為

式中：Δωki為第i層和第k層之間的權值增加量；oi、ok為第i層和第k層任意神經(jīng)元的輸入量，η為比例系數(shù)參數(shù)其中，EP為網(wǎng)絡輸出與期望輸出之差的函數(shù)，netk為第k層任意神經(jīng)元的輸入量。

計算BP神經(jīng)網(wǎng)絡的加權系數(shù)，首先得初始化加權系數(shù)，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡所有加權系數(shù)的初值設置為較小的隨機數(shù)，利用隱含層和輸出層的各神經(jīng)元的輸出來計算EP，然后通過經(jīng)隱含層和輸出層的網(wǎng)絡加權系數(shù)調(diào)整量修正后的加權系數(shù)重復計算，直至EP進入確定范圍之內(nèi)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡自整定PI控制器由經(jīng)典的PI控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡PI控制器兩個部分組成，被控對象既可直接進行閉環(huán)控制和在線調(diào)整參數(shù)kP、kI，又可根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)，運用神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習能力和加權系數(shù)的不斷調(diào)整，使得神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出對應于一種最優(yōu)控制規(guī)律下的PI控制器參數(shù)。根據(jù)PWM整流器矢量雙閉環(huán)控制系統(tǒng)的要求設計神經(jīng)網(wǎng)絡d軸電流控制器，如圖3所示。圖3中，id（k－1）為前一時刻d軸的電流值，eid（k）－eid（k－1）、eid（k）為d軸電流的誤差變化，這3個變量為輸入信號；kPd、kId為權值。

神經(jīng)網(wǎng)絡q軸電流控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡電壓控制器同理。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡d軸電流控制器Fig.3 Neural network d－axis current controller

當PI控制器的輸出與給定值的誤差大于約定的范圍，按照反向?qū)W習算法，權值kPd與kId不斷調(diào)整，直至誤差在約定范圍內(nèi)，系統(tǒng)穩(wěn)定。當系統(tǒng)的運行環(huán)境變化時，誤差超出約定范圍，權值再次進行學習，實現(xiàn)參數(shù)的在線自調(diào)整，因此系統(tǒng)具有較強的魯棒性和泛化性。

3 滯環(huán)PWM電流控制和神經(jīng)網(wǎng)絡SVPWM控制的仿真對比

根據(jù)上述控制算法，利用MATLAB中的SIMULIINK庫建立基于滯環(huán)PWM電流控制的和基于神經(jīng)網(wǎng)絡SVPWM電流控制的PWM整流器VSR仿真模型，如圖4所示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡自整定PI控制器在SIMULIINK中用S－Funcation模塊實現(xiàn)。確定網(wǎng)絡結構后，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法編成程序并通過S－Funcation實現(xiàn)；利用MATLAB，用反復訓練的方法得到較理想結果的初始權值，此即為神經(jīng)網(wǎng)絡在線調(diào)整的初始值。

圖4 基于滯環(huán)PWM和SVPWM電流控制的VSR仿真模型Fig.4 VSR simulation model based on hysteresis PWM and SVPWM current control

根據(jù)系統(tǒng)要求，設置滯環(huán)比較寬度為[－0.4，0.4]。同時在0.8 s時將700 V的直流電壓源串入負載側使PWM整流器的直流側電壓泵升，實現(xiàn)PWM整流器由整流狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)槟孀儬顟B(tài)。

圖5所示為VSR模型中PWM整流器由整流轉(zhuǎn)變?yōu)槟孀儠ra相電壓ua和電流ia的部分波形。圖5中電壓電流采用標幺法表示，電壓基值311 V，電流基值18 A。由圖5中可見，兩種控制方式PWM整流器的網(wǎng)側電流均為正弦波，但矢量控制系統(tǒng)PWM整流器的網(wǎng)側電流（圖5（b））的電流諧波含量少，更接近理想的正弦波；在0.8 s之前，相電流相電壓同相位，實現(xiàn)整流時功率因數(shù)為1；而到0.8 s后，基于滯環(huán)PWM電流控制的整流器在兩個周期（40 ms）內(nèi)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡SVPWM電流控制的整流器在一個周期（20 ms）內(nèi)由整流變?yōu)槟孀?，相電流相電壓相位?80°，實現(xiàn)逆變時功率因數(shù)為1，可見矢量控制系統(tǒng)的響應時間更快。

圖6所示為VSR模型中PWM整流器由整流轉(zhuǎn)變?yōu)槟孀儠r直流母線電壓Udc的部分波形。由圖6中可見，在0.8 s之前，整流器的直流母線電壓已經(jīng)穩(wěn)定在600 V（電壓給定值）；0.8 s時，由于整流器負載側串入一個700 V的反接電動勢，于是使整流器由整流狀態(tài)轉(zhuǎn)換為逆變狀態(tài)。從直流母線電壓的動態(tài)過程看出，誤差e為5%時，基于滯環(huán)PWM電流控制的PWM整流器調(diào)節(jié)時間為0.25 s，超調(diào)量σ為16.7%，基于神經(jīng)網(wǎng)絡SVPWM電流控制的PWM整流器調(diào)節(jié)時間為0.18 s，超調(diào)量σ為6.8%。

圖5 VSR模型中PWM整流器由整流轉(zhuǎn)變?yōu)槟孀儠rua和ia的部分波形Fig.5 Part of waveforms of phase voltage and current at transiting VSR rectifier into inverter

圖6 VSR模型中PWM整流器由整流變?yōu)槟孀儠rUdc的部分波形Fig.6 Part of waveform of DC bus voltage at transiting VSR rectifier into inverter

在仿真過程中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PI控制器參數(shù)在線自整定，電壓環(huán)PI控制器的P參數(shù)和I參數(shù)分別穩(wěn)定在3和0.1左右。

4 結語

本文采用了SVPWM整流器的雙閉環(huán)控制系統(tǒng)與滯環(huán)控制系統(tǒng)進行仿真實驗對比，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的矢量控制系統(tǒng)響應時間快、超調(diào)量小且電流諧波含量較少，實現(xiàn)了整流器的能量雙向流動，且功率因數(shù)為1。同時針對PI參數(shù)整定困難，利用神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習功能，設計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PI控制器，實現(xiàn)PI控制器的參數(shù)自整定。為研究和開發(fā)雙PWM變頻器提供了參考。

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