運用遺傳算法選擇性消除超聲波電源高次諧波的研究

裴玖玲　孫少杰

摘 要：目前，超聲波清洗紅棗因清洗效果好、紅棗品質(zhì)高而在紅棗加工行業(yè)受到青睞。但是，傳統(tǒng)的超聲波電源因為含有高次諧波使輸出電壓出現(xiàn)畸變。為了得到正弦的高頻輸出電壓，文中提出一種使用遺傳算法選擇性消除高次諧波的方法，敘述了使用遺傳算法提高功率因數(shù)的方法、步驟，通過離線計算，得到消除超聲波電源中輸出電壓的3次、5次、7次諧波的最優(yōu)開關角。超聲波電源的Matlab仿真波形和實驗波形，都表明了遺傳算法提高功率因數(shù)有減少計算量，快速收斂和保證最優(yōu)的優(yōu)點。

關鍵詞：遺傳算法 超聲波電源 諧波消除 SPWM

中圖分類號：TM714 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）03（b）-0119-02

近年來，新疆紅棗業(yè)廣泛采用了超聲波清洗，提高了紅棗品質(zhì)，節(jié)約了能源。然而，目前諧波干擾使傳統(tǒng)超聲波電源輸出電壓失真現(xiàn)象。文中根據(jù)超聲波電源的組成和調(diào)制方法，重點講解了用遺傳算法來消除超聲波電源諧波問題的原理和步驟，結(jié)果表明采用遺傳算法消除超聲波電源中的諧波，提高功率因數(shù)是一種行之有效的方法。

1 超聲波電源和SPWM調(diào)制

超聲波電源主電路主要包括整流、逆變兩大部分，其中整流電路把220 V，50 Hz市電變?yōu)橹绷麟?，逆變再把直流電轉(zhuǎn)變?yōu)槌曨l的交流電。所以，逆變是超聲波電源的核心部分，一般采取橋式電路，4個VT1-VT4功率管（IGBT）在脈沖控制下輪流導通，通過控制IGBT的導通、關斷來調(diào)節(jié)逆變器輸出電壓頻率和功率。因為橋式逆變電路中開關管是輪流導通的，輸出電壓無可避免存在一定的諧波，那么如何減小諧波，提高功率因數(shù)在超聲波電源電路的設計中是個非常重要的問題。

目前，超聲波電源廣泛采用SPWM調(diào)制[1]方式，三角形載波與參考波（正弦波）相比較，在載波與參考波的交點時刻來控制功率管IGBT的導通和關斷，如果參考波比載波大，產(chǎn)生開關信號，IGBT導通，否則開關信號結(jié)束，IGBT斷開，IGBT通斷的開關信號有效面積值按正弦規(guī)律變化。由于現(xiàn)在微機技術的快速發(fā)展，很容易用軟件生成SPWM波形，所以，市場中的DC/AC電路普遍利用DSP技術，用軟件方法來生成SPWM波。

3 使用遺傳運算規(guī)則消除諧波

遺傳算法[2]自然環(huán)境中生物遺傳和進化過程而形成的一種自適應全局最優(yōu)化概率搜索算法，遵循自然選擇理論和基因遺傳學原理。它是將問題的所有解比作基因遺傳里的“染色體”，將其置于問題的“環(huán)境”中，根據(jù)適者生存法則，從中選擇出最適應環(huán)境的“染色體”進行復制，通過交叉、變異兩種基因操作，產(chǎn)生新一代更適合環(huán)境的“染色體”群，這樣一代代不斷地改進，最終收斂到一個最適合環(huán)境的個體上，求得問題的最佳解。下面對超聲波電源中利用遺傳算法來進行諧波消除的具體步驟進行解釋。

3.1 原始種群

遺傳算法中采用隨機方法生成若干個個體的集合，該集合稱為原始種群。種群中個體的數(shù)量稱為種群規(guī)模。如要消除3次，5次和7次諧波，就要確定最優(yōu)開關角。我們把每一個開關角稱為一個基因，用二進制數(shù)串來表示，所有的基因組成染色體，每個染色體代表問題的一組解決方法。結(jié)合問題，可以知道一個染色體中有3個基因。在染色體（開關角）的初始值確定的情況下，可以根據(jù)法則進行染色體復制，找出最優(yōu)解。

3.2 適應度函數(shù)

遺傳算法對一個個體（解）的好壞用適應度函數(shù)值來評價，適應度函數(shù)值越大，解的質(zhì)量越好，個體解被保留，反之淘汰，所以，適應度函數(shù)是遺傳算法進化過程的唯一動力，是自然選擇的唯一標準。超聲波電路中消除諧波方法的評估函數(shù)稱為適應度函數(shù)，用它檢驗復制過程中出現(xiàn)的每一個解，使評估誤差值最小，來確定最佳的開關角。定義一個適當?shù)倪m應度函數(shù)為式（5）：

3.3 復制再生

受自然選擇啟發(fā)，遺傳算法需要對所有個體解完成選擇、交叉、突變的賦值再生過程。選擇時，先計算每一個染色體的適應度值，種群中具有最大適應度值的個體解被選擇，最小適應度值的個體解被舍棄。被保存下來的個體解再通過交叉和突變來完成進化，形成新的子代。子代是通過選擇、交叉和突變過程來獲得的新的染色體。這個過程仿效了自然界強者生存選擇機制，是最普通最容易執(zhí)行的選擇機制，最優(yōu)開關角的確定過程完全符合該機制。具有最大適應度值的染色體在被選擇，相反地，最小適應度值的染色體被淘汰。

交叉是在父代的二進制串間交換某幾位以獲得新的個體的過程。在這里，因為3個開關角變量被包含在一個染色體中，為增加效率，采取多點交叉。突變是染色體的二進制串中的某一位變成相反數(shù)的過程。交叉和突變是基于出現(xiàn)交叉和突變的概率的基礎上進行的，這里它們的概率值分別被選為0.8和0.06。經(jīng)過選擇、交叉和突變過程獲得子代后，形成新一代群體，把形成的新群體作為當前群體，循環(huán)執(zhí)行，直到滿足停止準則。

文中采用MATLAB的遺傳算法和直接搜索工具箱來完成最優(yōu)化問題的遺傳算法研究。將開關角這個個體的隨機取樣初始化，使用遺傳算法把這些具有不同變量的個體解達到最優(yōu)。在經(jīng)驗、實驗的基礎上，選擇遺傳算法操作概率和種群數(shù)目。對于文中問題，初始種群規(guī)模數(shù)目為40，交叉概率為0.8，突變概率為0.06。所有測試的編碼采用二進制編碼。

4 模擬仿真

實驗中，使用TMS320F2812為微處理器[3]，該芯片包括2×8路12位A/D、并帶有兩個事件管理模塊（EVA、EVB），事件管理器擁有通用定時器、比較單元和PWM單元，依靠存儲在微處理器中預先計算的開關切換角和通過循環(huán)表生成SPWM輸出。通過編程，微處理器離線計算開關角?？紤]到輸出電壓信號波形的對稱性，群體的初始化在0°和90°之間的任意角。算法執(zhí)行時種群規(guī)模為40，采用二進制編碼，基因數(shù)量為500，采用叢林規(guī)則淘汰機制，多點交叉，交叉概率0.8，突變概率0.06，進項了500次迭代。通過MATLAB軟件可以得到許多模擬圖形，SPWM調(diào)制的超聲波電源輸出電壓諧波頻譜的模擬結(jié)果，從結(jié)果可以看出，正如預期那樣，3次，5次和7次諧波被成功的消除。

5 結(jié)語

模擬結(jié)果表明使用遺傳算法能選擇性消除超聲波電源中高次諧波，提高系統(tǒng)的功率因數(shù)。遺傳算法的具有通用性、智能性、魯棒性、全局性和并行性特點，減少了計算量和搜索時間，并且能夠求解復雜的多目標函數(shù)，這些是傳統(tǒng)最優(yōu)算法所不具備的。

參考文獻

[1] al，Gungor，Erdal Bekiroglu.A PWM Technique for DSP controlled Ultrasonic Motor Drive System[J].Electric Power Components and Systems，2010（33）：21-38.

[2] Khaled EI-Naggar，Tamer H.Abdelhamid. Selective Harmonic Elimination of new family of multilevel inverters by using genetic algorithms[J].In：Energy Conversion and Management，2001，49：17.

[3] 蘇奎峰，呂強，耿慶鋒，等.TMS320F2812原理與開發(fā)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2005.