[发明专利]一种在线补偿控制率的APFC控制系统有效
申请号: | 201811167864.7 | 申请日: | 2018-10-08 |
公开(公告)号: | CN109217651B | 公开(公告)日: | 2019-06-28 |
发明(设计)人: | 王业琴;杨艳;陈语嫣;夏奥运;郭畅;刘璐;王星月;张粤 | 申请(专利权)人: | 淮阴工学院 |
主分类号: | H02M1/42 | 分类号: | H02M1/42 |
代理公司: | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人: | 李锋 |
地址: | 223005 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 滑模控制电路 主电路 滑模控制器 控制系统 输出电压 在线补偿 滑模面 控制率 神经网络算法模块 粒子群算法模块 功率因数校正 驱动电路模块 高压直流电 传统滑模 电感电流 电压外环 滑动过程 滑模控制 交流电源 有效解决 整流滤波 平滑 收敛 采集 转换 | ||
本发明公开了一种在线补偿控制率的APFC控制系统,包括Boost APFC主电路、滑模控制电路,Boost APFC主电路将交流电源整流滤波后转换为高压直流电,滑模控制电路对从Boost APFC主电路采集到的电感电流和输出电压进行控制,实现功率因数校正,并获得平滑稳定的输出电压,所述滑模控制电路包括电压外环PI控制模块、滑模控制器、PWM比较器以及驱动电路模块;其中所述滑模控制器包括滑模面模块、滑模控制模块、Elman神经网络算法模块以及粒子群算法模块;本发明有效解决了现有的DC‑DC变换器采用传统滑模控制,导致滑模面函数趋近于零的收敛速度较慢,且滑动过程在系统存在干扰的情况下可能无法完成的问题。
技术领域
本发明涉及电力控制设备技术领域,具体涉及一种在线补偿控制率的APFC控制系统。
背景技术
电动汽车充电装置中的AC/DC变换器多采用升压式有源功率因数校正(BoostAPFC)电路,交流输入电源经整流、滤波后,输入电流含有大量谐波分量,使得输入电流产生畸变,功率因素低。
APFC电路中包含非线性元器件,使得传统的线性控制方法较难达到满意的控制效果,且未考虑系统参数扰动的影响。滑模控制(SMC)可以不断调整控制量使系统状态到达设定的滑模面并沿该轨迹运动,可以实现非线性系统的有效控制,在DC-DC变换器中已得到成功应用。然而传统SMC中,滑模面函数趋近于零的收敛速度较慢,且滑动过程在系统存在干扰的情况下可能无法完成。
发明内容
本发明提供了一种在线补偿控制率的APFC控制系统,本发明有效解决了现有的DC-DC变换器采用传统滑模控制,导致滑模面函数趋近于零的收敛速度较慢,且滑动过程在系统存在干扰的情况下可能无法完成的问题。
本发明通过以下技术方案实现:
APFC控制系统包括Boost APFC主电路、滑模控制电路,Boost APFC主电路将交流电源整流滤波后转换为高压直流电,滑模控制电路对从Boost APFC主电路采集到的电感电流和输出电压进行控制,实现功率因数校正,并获得平滑稳定的输出电压。
本发明进一步技术改进方案是:
所述滑模控制电路包括电压外环PI控制模块、滑模控制器、PWM比较器以及驱动电路模块;其中所述滑模控制器包括滑模面模块、滑模控制模块、Elman神经网络算法模块以及粒子群算法模块;
所述电压外环PI控制模块用于产生参考电流并传输给滑模面模块;
所述滑模面模块用于构成滑模控制器的滑动面;
所述Elman神经网络算法模块用于在线估计补偿控制率,并采用粒子群算法模块对Elman神经网络权值进行优化,得到优化后的补偿控制率;
所述滑模控制模块用于接收滑模面模块得到的滑模面,产生等效控制率,将等效控制率和Elman神经网络算法模块得到的优化后的补偿控制率相加,输出总滑模控制率;
所述PWM比较器用于将总滑模控制率与预先设定的三角载波信号比较后产生PWM信号,并传输给驱动电路模块;
所述驱动电路模块用于驱动Boost APFC主电路的功率开关管的开通与关断。
本发明进一步技术改进方案是:
所述PI控制模块包括PI控制器和乘法器,PI控制器用于对直流输出电压与参考电压的误差进行比例积分控制以使直流输出电压跟踪参考电压,乘法器用于接收PI控制器的输出量,并将输出量与电网电压单位正弦半波相乘产生参考电流。
本发明进一步技术改进方案是:
所述滑模面模块用于计算参考电流与Boost APFC主电路的电感电流的误差,构成滑模控制器的滑模面。
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