摘 要：本文設(shè)計了電流閉環(huán)和電壓閉環(huán)的雙閉環(huán)控制系統(tǒng)。由于此系統(tǒng)在某些情況下不穩(wěn)定。傳統(tǒng)的PI調(diào)節(jié)器無法對其進(jìn)行優(yōu)化。便在此基礎(chǔ)控制下進(jìn)行改進(jìn)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，得出一種基于PWM整流回饋的自適應(yīng)控制系統(tǒng)，以取得更優(yōu)效果。最后，在理論分析的基礎(chǔ)上，對直接購買的兩臺二極管電壓型交-直-交變頻器進(jìn)行改造及實驗，在此基礎(chǔ)上拍攝了相關(guān)的實驗波形，并對實驗結(jié)果進(jìn)行了分析說明，證明了設(shè)計的準(zhǔn)確性與有效性。 關(guān)鍵詞：電壓型整流器;PWM整流回饋;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 Abstract：This paper designed a double close loop control system based on current and voltage. As the system instable in some cases, the traditional PI regulator can not regulate the system more precisely. To make a more stable and better control effect, it should be improved by using Neural Network Control to get a feedback adaptive control system of PWM rectifier in order to achieve better results. Finally on the basis of theoretic analysis, two diode voltage source type AC-DC-AC rectifiers has been reconstructed to do the experiment. The test waveforms and analysis results show that the design improved the accuracy and effectiveness of the control system. Keywords: Voltage Source Rectifier; PWM Rectifier Feedback ; Neural Network Control 引 言 　　近年來，交流變頻調(diào)速技術(shù)在我國有了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，變頻調(diào)速在各方面的優(yōu)異性能，是其他的交流調(diào)速方式無法比擬的。然而其弊端也日趨顯露，主要表現(xiàn)為：惡化了供電系統(tǒng)的供電質(zhì)量;諧波電流及其產(chǎn)生的諧波電壓導(dǎo)致系統(tǒng)中的控制、保護(hù)和測量裝置誤動作;整流器處于深度相控工作時，電網(wǎng)側(cè)功率因數(shù)低，降低了發(fā)電和輸電設(shè)備的利用率，同時產(chǎn)生大量的附加損耗;于整流元件的單向?qū)щ娦?，電機(jī)制動的再生能量無法回饋給電網(wǎng)。 　　隨著電力電子器件不斷發(fā)展及DSP控制芯片性能的不斷提高，實現(xiàn)采用雙PWM的變頻器已成為可能。所謂雙PWM變頻器即整流和逆變均采用IGBT開關(guān)器件進(jìn)行可控整流和逆變，逆變部分在電機(jī)控制上已非常成熟，所以說整個系統(tǒng)的控制關(guān)鍵在于整流部分。由于該技術(shù)可以實現(xiàn)能量快速回饋，且功率因數(shù)高，因此它在小型水電、風(fēng)力發(fā)電能量回饋的控制方面有著廣泛的運用。 1 三相橋式PWM整流器主電路建模分析 　　1.1 三相VSR系統(tǒng)模型 　　三相VSR主電路結(jié)構(gòu)如圖2.4所示， T1～T6為整流器功率開關(guān)管，D1～D6為續(xù)流二極管，在功率管不導(dǎo)通時，電流可以在二極管中續(xù)流，該圖也是系統(tǒng)設(shè)計整流回饋部分的等效電路圖。 [align=center] 圖1三相VSR主電路結(jié)構(gòu)[/align] 　　根據(jù)上圖及基爾霍夫電壓定律，電流平衡方程可得該電路在三相靜止（a，b，c）坐標(biāo)系下的一般數(shù)學(xué)模型： 　　 　　其中S[sub]k[/sub]為開關(guān)信號，其定義如下： 　　 　　這種一般數(shù)學(xué)模型具有物理意義清晰、直觀等特點。但在這種數(shù)學(xué)模型中，三相VSR交流側(cè)均為時變交流量，因而不利于控制系統(tǒng)設(shè)計。 　　1.2 基于兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系系統(tǒng)模型 　　在三相靜止坐標(biāo)系下，e[sub]a[/sub]、e[sub]b[/sub]、e[sub]c[/sub]以及i[sub]a[/sub]、i[sub]b[/sub]、i[sub]c[/sub]存在耦合。通過坐標(biāo)變換可以簡化系統(tǒng)模型，將三相靜止坐標(biāo)系abc變換到兩相同步旋轉(zhuǎn)d-q坐標(biāo)系。其中d軸與三相電壓合成矢量方向重合且以角速度ω逆時針同步，q軸超前d軸90[sup]。[/sup]變換分“等量”坐標(biāo)變換和“等功率”坐標(biāo)變換，本文所設(shè)計的變換均采用“等量”坐標(biāo)變換。所謂“等量”坐標(biāo)變換，是指在某一坐標(biāo)系中的通用矢量與變換后的另一坐標(biāo)系中的通用矢量相等的坐標(biāo)變換。坐標(biāo)系之間的關(guān)系如圖2.5所示，圖中 為三相輸入電壓的合成矢量[22]。 [align=center] 圖2 坐標(biāo)系abc和d-q坐標(biāo)系之間的關(guān)系[/align] 　　遵循等量變換的原則，上述變換關(guān)系可以用下面的變換矩陣描述： 　　 　　根據(jù)式（1）和式（3），可得到三相VSR在旋轉(zhuǎn)兩相d-q坐標(biāo)系下的系統(tǒng)模型為： 　　 2 三相VSR控制方法 　　由已知的兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系d-q系統(tǒng)模型，可以得到d-q兩相電流微分方程為： 　　 　　由此，可以將系統(tǒng)電流內(nèi)環(huán)設(shè)計為： 　　 　　根據(jù)上述分析，構(gòu)造如下圖所示的變流系統(tǒng)雙閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)。外環(huán)為電壓環(huán)，控制直流母線電壓的輸出，通過直流母線電壓給定和反饋得到系統(tǒng)輸出電壓誤差，經(jīng)過電壓調(diào)節(jié)器計算有功電流給定。其值決定有功功率大小，符號決定功率流向。系統(tǒng)內(nèi)環(huán)為電流環(huán)，其作用是控制電流響應(yīng)?？刂瓶驁D如圖3所示。 [align=center] 圖3 三相VSR基于同步旋轉(zhuǎn)變換方案控制框圖[/align] 　　然而上述系統(tǒng)也有所缺陷，要保證輸入功率因數(shù)cosφ=1，則必須始終保持無功電流=0。不過在實際操作中這一點是很難做到的，系統(tǒng)始終會有少量的無功分量是無法去除的，即不可能全為零。當(dāng)負(fù)載突變的情況下，反饋到電流環(huán)上的無功分量必將放大，這樣就會產(chǎn)生很大的誤差，使系統(tǒng)發(fā)生振蕩而不穩(wěn)定。同時該系統(tǒng)屬于非線性系統(tǒng)，有關(guān)的參數(shù)并不好測，使得傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)無法做出優(yōu)化。為了避免這些問題的產(chǎn)生，本文通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的方法對系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，以達(dá)到系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整從而消除超調(diào)的目的。 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于控制系統(tǒng)設(shè)計主要是針對系統(tǒng)的非線性，不確定性和復(fù)雜性進(jìn)行的。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)能力，并行處理能力和它的魯棒性，使采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。本文主要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的直接控制進(jìn)行介紹。 　　3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接控制概述 　　隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的應(yīng)用已從開始的仿真研究，逐步走向了應(yīng)用研究。在諸多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方式中，雖然直接控制還不能從理論上直接得到基于未知非線性系統(tǒng)輸出誤差的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整方法，但是“簡單是真的印記”這句拉丁格言一直影響著人們在工程上的選擇。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接自適應(yīng)控制以其結(jié)構(gòu)簡單，算法簡潔，工程上易于理解而倍受人們的重視。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接控制結(jié)構(gòu)如圖4所示。 [align=center] 圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接控制[/align] 　　這里根據(jù)古典PID控制的精髓，提出一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接控制器，其網(wǎng)絡(luò)權(quán)值由三部分組成：比例項，積分項和微分項。積分項即為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值部分，其作用是產(chǎn)生記憶，保證控制的連續(xù)性和穩(wěn)態(tài)收斂精度;比例項和微分項的作用則保證了在控制誤差出現(xiàn)時網(wǎng)絡(luò)權(quán)值具備“瞬間”的應(yīng)變能力，從而產(chǎn)生相應(yīng)的調(diào)節(jié)控制量。微分項還具有一定的變結(jié)構(gòu)控制能力，可以增強(qiáng)控制器的魯棒性。 　　3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計 　　本文根據(jù)離散PID控制算法來構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器[38]，并將其應(yīng)用于實時控制。 　　通常PID控制算式為： 　　 　　將式中的積分用求和代替，將式中的微分用有限差分代替，則式（7）可近似為： 　　 　　在控制過程中，三個權(quán)值ω[sub]1[/sub]、ω[sub]2[/sub]、ω[sub]3[/sub]依據(jù)偏差來修正。如偏差小于給定誤差時，則權(quán)值不再修正。由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的系統(tǒng)控制如圖5所示： [align=center] 圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器結(jié)構(gòu)圖[/align] 　　網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正公式為： 　　 　　其中，L[sub]y[/sub]為學(xué)習(xí)步長，y＊為給定值，y為輸出值，u為計算出的控制量，x[sub]1[/sub],x[sub]2[/sub],x[sub]3[/sub]為待送入的參考量。 　　學(xué)習(xí)步長L[sub]y[/sub]一般?。?，1）之間的數(shù)，它的大小決定網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)整幅度，網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值ω[sub]i[/sub]（0）不僅關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)能否到全局最小點，同時對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時間的長短有較大的影響。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論中，一般取隨機(jī)數(shù)作為初始權(quán)值。根據(jù)我們設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的特點，我們?nèi)≈麟姍C(jī)的PID參數(shù)值來調(diào)整初始權(quán)值。 4 PWM整流回饋自適應(yīng)控制系統(tǒng) 　　4.1 系統(tǒng)設(shè)計 　　本節(jié)是利用前面所述章節(jié)的理論基礎(chǔ)對系統(tǒng)進(jìn)行具體設(shè)計，來達(dá)到控制要求。整流部分的設(shè)計是基于PWM整流器解耦控制，主要包括以下幾個部分：坐標(biāo)變換、PWM波形的產(chǎn)生、數(shù)字PI調(diào)節(jié)器的實現(xiàn)，以及引入的智能模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，如圖6所示： [align=center] 圖6 基于逆變輸出的PWM整流回饋自適應(yīng)控制系統(tǒng)[/align] 　　系統(tǒng)網(wǎng)側(cè)根據(jù)電壓及電流采樣算出功率因數(shù)cosφ。系統(tǒng)給定是直流母線電壓指令U[sup]＊[/sup][sub]dc[/sub]，這個指令與直流母線電壓反饋U[sub]dc[/sub]的誤差送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器待計算。電流反饋i[sub]a[/sub]，i[sub]b[/sub]，i[sub]c[/sub]經(jīng)abc/dq變換變成兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系d-q下的電流i[sub]fd[/sub]，i[sub]fq[/sub]。其間，電流檢測亦經(jīng)abc/dq得到兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系d-q下i[sup]＊[/sup][sub]fd[/sub]，i[sup]＊[/sup][sub]fq[/sub]，作為兩個重要參數(shù)連同功率因數(shù)cosφ送入智能模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行自學(xué)習(xí)，并與相應(yīng)的電流指令的誤差送達(dá)電流環(huán)PI調(diào)解器產(chǎn)生電壓指令U[sup]＊[/sup][sub]pd[/sub]、U[sup]＊[/sup][sub]pq[/sub]，經(jīng)計算單元得電壓U[sub]pd[/sub]、U[sub]pq[/sub]，再經(jīng)2r/2s變換兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系d-q下電壓U[sub]pd[/sub]、U[sub]pq[/sub]變成兩相靜止坐標(biāo)系 下的電壓U[sub]d[/sub]、U[sub]q[/sub]，并按產(chǎn)生的PWM信號控制IGBT管。以判斷能量整流亦或是逆變，以及其變換速率，以便PI參數(shù)的自整定，加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，使系統(tǒng)快速跟隨逆變側(cè)的變化，實現(xiàn)快速回饋。 　　其中i[sup]＊[/sup][sub]fd[/sub]的調(diào)節(jié)可以使得系統(tǒng)在負(fù)載突變狀況下不會造成大的擾動，而調(diào)節(jié)過程要用到模糊控制的相關(guān)算法，本文僅用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法對其他參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)。而通過模糊控制調(diào)節(jié)i[sup]＊[/sup][sub]fd[/sub]的算法過于復(fù)雜，計算量也較大，這里并未討論，但可以作為以后課題繼續(xù)加以研究。 　　利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，可以對非線性系統(tǒng)進(jìn)行自調(diào)整，不需要精確測出有關(guān)參數(shù)，而只要將相關(guān)量放入控制器中進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，再送入PI調(diào)節(jié)器中進(jìn)行整定即可。通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，使得系統(tǒng)整流側(cè)與逆變側(cè)的能量保持相等，且能量能快速的雙向流動，而不至于將多余的能量儲存在直流電容上造成能源的浪費。同時，可以保持網(wǎng)側(cè)功率因數(shù)為單位功率因數(shù)，即cosφ=1。 　　4.2.基于系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計 　　根據(jù)第三章內(nèi)容將系統(tǒng)中具體的量帶入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器中得到基于系統(tǒng)的控制器，如圖7所示。 [align=center] 圖7 模糊智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器[/align] 　　送入控制器的有四個量：逆變側(cè)經(jīng)坐標(biāo)變換后得到的電流有功分量i[sup]＊[/sup][sub]fd[/sub]，無功分量i[sup]＊[/sup][sub]fq[/sub]，系統(tǒng)功率因數(shù)cosφ，輸出電壓的誤差分量，我們這里給出除i[sup]＊[/sup][sub]fq[/sub]外的其他三個參數(shù)經(jīng)過控制器自學(xué)習(xí)的計算公式，其中： 　　由圖6看到智能模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器分別對有功及無功環(huán)進(jìn)行控制。 　　有功環(huán)通過 及 進(jìn)行自學(xué)習(xí)，則網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正公式可寫為： 　　 　　4.3 系統(tǒng)實驗及結(jié)果分析 　　本文實驗所使用的設(shè)備是由直接購買兩臺二極管電壓型交-直-交變頻器，并聯(lián)二變頻器的直流側(cè)，不可控整流部分懸空。因其逆變側(cè)采用的是IGBT，使一臺變頻器的逆變側(cè)為快速回饋系統(tǒng)的整流側(cè)，另一臺變頻器的逆變側(cè)為快速回饋系統(tǒng)的逆變側(cè)，且采用PWM控制技術(shù)。將直流電機(jī)部分作為負(fù)載，將全數(shù)字直流調(diào)速器運行于力矩模式，為交流電機(jī)提供負(fù)載。 　　驗中，網(wǎng)側(cè)相電壓為220V，頻率為50Hz。實驗波形采用FLUKE電源質(zhì)量分析儀進(jìn)行拍攝得出。實驗均以a相輸入電壓、電流波形為例，進(jìn)行說明，如圖7，圖8所示。 圖7 傳統(tǒng)PI調(diào)節(jié)的整流輸入實驗波形 圖8基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的整流輸入實驗波形 　　由圖7（a）可知，在利用傳統(tǒng)的PI調(diào)節(jié)器時，此時輸入電流值為5A，而i[sub]a[/sub]波形上出現(xiàn)了紋波，這是由于IGBT管在短時間內(nèi)來不及換相所致，同時還能發(fā)現(xiàn)電流波形相對于電壓波形有所滯后，說明此時功率因數(shù)有所偏離。當(dāng)輸入電流值增大到7A時，如圖7（b）所示，i[sub]a[/sub]波形上的紋波更加明顯，此時i[sub]a[/sub]同樣滯后于u[sub]a[/sub]，功率因數(shù)偏離更明顯。 　　而由圖8（a），（b）所示，當(dāng)加入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器控制系統(tǒng)后，無論電流值多大，i[sub]a[/sub]波形上的紋波都消除了，呈現(xiàn)的是完美的正弦波，并且i[sub]a[/sub]始終與u[sub]a[/sub]同相位，即系統(tǒng)的功率因數(shù)為1，達(dá)到了本課題系統(tǒng)設(shè)計的要求。 結(jié)束語 　　基于逆變輸出的PWM整流回饋自適應(yīng)控制系統(tǒng)因其具有輸入電流正弦性好，可獲得單位功率因數(shù)，能量可實現(xiàn)雙向流動等特性，是目前電力電子領(lǐng)域中被廣泛研究的課題之一，特別是在小型水電、風(fēng)力發(fā)電能量回饋的控制方面有著廣泛的運用。并且隨著電力諧波治理和無功補(bǔ)償技術(shù)的發(fā)展，三相高功率因數(shù)可逆整流器的開發(fā)已成為大功率AC-DC可逆變換器的最佳選擇，也是AC-DC-AC可回饋變頻器的核心。 　　本文將智能模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器運用于傳統(tǒng)的雙PWM變頻系統(tǒng)中，該方法與常規(guī) PID控制器相比,能夠?qū)崟r在線地按照系統(tǒng)的偏差對控制器參數(shù)進(jìn)行自我調(diào)整,從而提高了控制器的自適應(yīng)能力和魯棒性，大大提高了系統(tǒng)的動態(tài)性能。該方法也是為改進(jìn)已有的直流電源控制裝置和正在研制的變頻調(diào)速裝置而提出的，具有前瞻性和先導(dǎo)性的作用。為深入研究可逆整流器特性和實現(xiàn)其控制奠定了理論基礎(chǔ)。但要實現(xiàn)裝置的產(chǎn)品化，系統(tǒng)主電路和控制參數(shù)的優(yōu)化，逆變側(cè)電流PI參數(shù)自整定，以加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度的問題，還有待于從理論和實驗上做進(jìn)一步的研究和分析。 參考文獻(xiàn) 　　[1] 張祟巍，張興. 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