[发明专利]基于模糊预测控制技术的PWM逆变电源系统及算法无效

专利信息
申请号: 201110134423.9 申请日: 2011-05-23
公开(公告)号: CN102185508A 公开(公告)日: 2011-09-14
发明(设计)人: 赵珂;蔡高超 申请(专利权)人: 南昌航空大学
主分类号: H02M7/42 分类号: H02M7/42
代理公司: 南昌市平凡知识产权代理事务所 36122 代理人: 张文杰
地址: 330096 江*** 国省代码: 江西;36
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摘要:
搜索关键词: 基于 模糊 预测 控制 技术 pwm 电源 系统 算法
【说明书】:

技术领域

发明涉及电源控制技术,属于直流电信号的能量转化成交流电信号的能量控制系统,特别涉及基于模糊预测控制技术的PWM(Pulse width Modulation,PWM,脉冲宽度调制)逆变电源系统及算法。

背景技术

逆变电源是把输入为直流电信号的能量转化成交流电信号的能量,以供交流负载工作。目前存在的问题是转化效率不高,以及输出波形畸变等,一直困扰着众多学者。他们从逆变器死区补偿角度来实现对输出波形的改善,但各种方法都存在本身的缺点,效果不明显,问题依然存在。在国内外对死区进行补偿的方式多种多样,如:解耦控制法、模糊控制法、电流预测控制法、扰动检测控制法、电流和电压反馈控制法等。

解耦控制法是检测出死区时间和PWM逆变器的电流流向,对产生的PWM波形进行控制,使得PWM输出波形和理想波形相同,同时能够互锁延迟的时间保持相同。解耦控制的实现方法比较容易,既可以用硬件电路设计出来,也可以用软件的方法实现。在实现的时候要满足两个条件:第一,死区的时间要比最小的PWM信号脉宽还小;第二,用硬件电路设计的时候,要使得死区的设置时间小于移相脉宽。

电流预测控制法是应用于电压型逆变器中,在第T时间根据输出电流、负载电流和之前建立的数学模型和预测的第T+1时间时刻电流,算出输出电压。再对PWM波形进行控制,迫使实际电流和这个T+1时刻的电流以最大限度的相近。这种方法实现起来比较简单,仅用软件编程就可以实现。

扰动检测的控制方法是构建一个基于输入电流的电压扰动检测器,评估由于死区效应导致的电压变化,再把这个电压反馈补偿给输入电压。这个控制方法也是只要用软件编程就可以实现。

模糊控制方法是首先构建一个权函数,把PWM逆变器的当前状态和理想状态的归一化距离引入到这个权函数,进行调整输入量的量化因子,当系统工作在死区位置的时增加量化因子,使得逆变器的输出不受死区时间的干扰。这个控制方法也比较好实现,用软件编程就可以。

电流反馈补偿方法是根据电流的极性确定该补偿多大的电压给PWM逆变器死区。实现过程是这样的,把电流极性变换成电压,加到调制波上,这个电压能够让PWM逆变器产生一个补偿电压,补偿电压与误差电压波形大致相同,和电流同相。这种方法主要是检测电流的极性,通常检测电流的方法有三种形式:测试电流是否过零点、预测过零点和定向的死区补偿。前面两种方法比较常用,操作方法简单。

电压反馈型补偿方法是把PWM波形与输出电压进行比较,产生一个误差电压。再把这个误差电压与PWM波形进行叠加,得到一个新的PWM波形。这种方法补偿存在精度问题,而且硬件实现起来比较麻烦。

上面所述的几种方法,无论在实现方法还是在控制效果上,都存在一些缺陷。例如硬件电路实现起来复杂,死区补偿的精度不满足要求,算法的稳定性或者鲁棒性差等。

发明内容

本发明的目的是,提供一种模糊预测控制技术的PWM逆变电源系统及算法,通过综合预测控制算法和模糊控制算法的优点,将易于表达复杂系统的动态特性的模糊控制算法的非线性模型和预测控制算法具有预测模型、滚动优化、在线校正等特点结合起来。

本发明的技术方案是,基于模糊预测控制技术的PWM逆变电源系统,包括:直流升压电路、滤波电路、DC/AC(直流/交流)逆变电路,其特征在于:直流电压接入直流升压电路,直流升压电路的输出端与滤波电路和过流检测反馈电路的输入端连接,滤波电路的输出端与DC/AC逆变电路和直流电压检测反馈电路的输入端连接,DC/AC逆变电路的输出端与输出滤波器和过流检测反馈电路的输入端连接,输出滤波器的输入端输出交流电并与AC电压检测反馈电路输入端连接,AC电压检测反馈电路、过流检测反馈电路、直流电压检测反馈电路均与控制芯片TMS320F2812连接,控制芯片TMS320F2812通过PWM驱动器与DC/AC逆变电路连接,且通过驱动电路与直流升压电路,控制芯片TMS320F2812拓展接有键盘显示电路。

基于模糊预测控制技术的PWM逆变电源系统的算法如下:

栅极电压用符号U来表示,集电极电流用I来表示,时间用k来表示,死区时间用Yd表示。把U和I作为输入量,转化为模糊语言变量;U和I的量化论域取为[-5,5];Yd的量化论域取为[0,9];U,I语言变量均选取5个语言值:{NB(负大),NS(负小),ZR(零),PS(正小),PB(正大)};Yd的语言变量选取3个语言值:{ZR(零),PS(正小),PB(正大)};对每个模糊子集采用高斯型隶属函数形式并建立下式模糊规则:

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