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    基于RBFNN分段在線優(yōu)化的VSR無源控制①

    2020-12-19 06:16:12高維士嚴(yán)運(yùn)兵朱博文王曉東
    高技術(shù)通訊 2020年11期
    關(guān)鍵詞:無源離線分段

    高維士 嚴(yán)運(yùn)兵 馬 強(qiáng) 朱博文 王曉東

    (*武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院 武漢 430065)

    (**湖北文理學(xué)院汽車與交通工程學(xué)院 襄陽 441053)

    0 引 言

    隨著電力控制技術(shù)的發(fā)展,以LCL濾波的電壓型脈沖寬度調(diào)制(pulse width modulation, PWM)整流器(voltage source PWM rectifier,VSR)LCL-VSR,因其對高次諧波具有更好的濾除效果,不僅開關(guān)工作頻率低,電感值小,同時能夠有效降低入網(wǎng)電流波形總諧波畸變率(total harmonic distortion,THD),而越來越得到研究人員的重視,但由于濾波電容的引入增加了諧振現(xiàn)象,導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。如不能有效解決諧振現(xiàn)象,則會進(jìn)一步增加THD,因此需采用合適的控制策略以保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。對此一些新的控制策略應(yīng)運(yùn)而生,例如無阻尼控制策略[1]、滑??刂评碚揫2]、有源阻尼控制策略[3]、直接功率控制策略[4]等。

    無源控制(passivity-based control,PBC)是從系統(tǒng)的能量入手,設(shè)計的無源控制律可使能量函數(shù)按期望的能量函數(shù)分布,使得閉環(huán)系統(tǒng)滿足無源性,以達(dá)到控制的目的?;诨ヂ?lián)和阻尼分配無源控制(interconnection and damping assignment PBC, IDA-PBC)算法的無源控制策略可以按系統(tǒng)的控制要求確定系統(tǒng)的能量分布,以獲得最佳的控制效果。對系統(tǒng)參數(shù)變化和外來攝動有較強(qiáng)的魯棒性,通過注入阻尼和互聯(lián)矩陣,可有效降低諧振現(xiàn)象,提高整流系統(tǒng)穩(wěn)定性,同時系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單,設(shè)計具有靈活性,設(shè)計出了眾多優(yōu)秀的控制器[5-6]。文獻(xiàn)[7]基于有源電力濾波器(port controlled hamiltonian with dissipation,PCHD)的數(shù)學(xué)模型,采用IDA-PBC方法,設(shè)計了通過模糊控制實(shí)現(xiàn)注入阻尼在線調(diào)整的無源混合控制器。文獻(xiàn)[8]提出準(zhǔn)Z源間接矩陣變換器永磁同步電機(jī)(permanent magnet synchronous motor,PMSM)無源控制系統(tǒng),采用基于IDA-PBC的雙級矩陣變換器作為DC-AC逆變端,通過準(zhǔn)Z源間接矩陣變換器AC-AC變頻裝置,實(shí)現(xiàn)對PMSM的控制。

    徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(radial basis function neural network,RBFNN)是一種優(yōu)良的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有良好的泛化能力,可以以任意精度逼近任意的非線性函數(shù),具有全局逼近能力,且無局部極小值問題,從根本上解決了其他網(wǎng)絡(luò)的局部最優(yōu)問題,同時還具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單、收斂速度快、逼近精度高等優(yōu)點(diǎn),已被廣泛運(yùn)用于各種控制系統(tǒng)中[9,10]。文獻(xiàn)[11]提出了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器(extended Kalman filter,EKF)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無傳感器PMSM轉(zhuǎn)子位置估計與控制。將RBFNN和參數(shù)可調(diào)機(jī)構(gòu)構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于PMSM驅(qū)動器的速度控制回路,以應(yīng)對系統(tǒng)動態(tài)不確定性和外部負(fù)載的影響。使用EKF估計轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)子速度,并將估計值傳遞到磁場定向控制的電流環(huán)路和基于RBFNN自整定PI控制的速度環(huán)路。

    本文以三相LCL-VSR為研究對象,結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)的優(yōu)點(diǎn)提出了一種基于RBFNN的分段優(yōu)化無源控制策略。該策略首先構(gòu)建了基于IDA-PBC算法的PCHD無源控制器,可有效降低入網(wǎng)電流波形THD,提高系統(tǒng)精確度及魯棒性;其次通過PSO算法對RBFNN中學(xué)習(xí)率、動量因子及RBFNN中飽和函數(shù)的飽和值等參數(shù)進(jìn)行離線優(yōu)化,以尋找適應(yīng)不同負(fù)載的最佳收斂速度參數(shù)值,并進(jìn)行分段;再次根據(jù)PSO算法所得離線優(yōu)化參數(shù)值,運(yùn)用RBFNN智能算法來實(shí)現(xiàn)分段在線優(yōu)化PID參數(shù),充分發(fā)揮其最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性等優(yōu)點(diǎn)。此策略與模糊控制等其他控制策略相比,其控制精度更高,魯棒性更好。通過額定負(fù)載及負(fù)載突變等情況下的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該控制策略的有效性。

    1 LCL-VSR的PCHD模型

    k=a,b,c(1)

    LCL-VSR模型如圖1所示。ega、egb、egc是幅值為Um的交流電網(wǎng)電動勢;0為中性點(diǎn);Lg為電網(wǎng)側(cè)等效電感;uca、ucb、ucc為電容電壓;L為整流器側(cè)等效電感;電網(wǎng)側(cè)等效電阻Rg為電感Lg、濾波電容Cf和電壓源的等效電阻之和;整流器側(cè)等效電阻R為電感L和開關(guān)器件的等效電阻之和;整流器輸入端電壓及電流分別為vk和ik,k=a,b,c;igk為電網(wǎng)側(cè)輸入電流;輸出電壓為udc;電阻RL為等效負(fù)載;直流電容為C。

    圖1 LCL-VSR主電路

    為建立模型需要,現(xiàn)做假設(shè):(1)電源為對稱電源、濾波電感物理特性相同;(2)開關(guān)管為理想狀態(tài)。sa、sb、sc為單極性二值邏輯整流器開關(guān)函數(shù)。

    由圖1可知,三相VSR在三相abc坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型式(1),采用等功率變換后可獲得同步旋轉(zhuǎn)dq坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型:

    (2)

    令x1=Lgigd、x2=Lgigq、x3=Lid、x4=Liq、x5=Cfucd、x6=Cfucq、x7=Cudc,系統(tǒng)總能量存儲函數(shù)為

    (3)

    根據(jù)式(2)可得:

    (4)

    根據(jù)PCHD模型的狀態(tài)方程的形式[8]如下:

    (5)

    式中,J=-JT表示系統(tǒng)內(nèi)部互聯(lián)矩陣;R*=R*T≥0表示系統(tǒng)的耗散;u為輸入;g(x)為反映系統(tǒng)控制量對狀態(tài)變量直接作用的結(jié)構(gòu)矩陣。

    由H(x)可將式(4)轉(zhuǎn)換為

    (6)

    各矩陣表達(dá)式為

    根據(jù)能量存儲函H(x)可以證明,用PCHD模型描述的LCL-VSR具有嚴(yán)格無源性[12]。

    2 VSR無源控制策略

    2.1 IDA-PBC無源控制器設(shè)計方法

    對基于PCHD方程的控制策略有基于無源性的互聯(lián)控制、標(biāo)準(zhǔn)反饋互聯(lián)控制和基于循環(huán)無源性的互聯(lián)控制等。考慮到實(shí)際需要及控制器設(shè)計實(shí)現(xiàn)難易程度,可以采用互聯(lián)和阻尼分配無源控制IDA-PBC方法進(jìn)行設(shè)計,不僅可以處理系統(tǒng)的穩(wěn)定性同時也使系統(tǒng)動態(tài)性能有一定提高,從而獲得最佳的控制效果。

    IDA-PBC的控制思想是確定一個控制律u,使系統(tǒng)的閉環(huán)PCHD模型為

    (7)

    式中,Jd(x)=J(x)+Ja(x)為新的互聯(lián)矩陣;Rd(x)=R*(x)+Ra(x)為新的耗散矩陣,Ra(x)為阻尼注入矩陣;Hd(x)=H(x)+Ha(x)為總能量存儲函數(shù),同時滿足xref=argminHd(x),xref為期望的平衡狀態(tài)。

    由式(6)和式(7),并利用IDA-PBC方法進(jìn)行無源控制器設(shè)計可得:

    (8)

    由于阻尼注入,直接影響系統(tǒng)響應(yīng)快慢,則可通過注入適當(dāng)阻尼方式,實(shí)現(xiàn)能量存儲函數(shù)快速收斂到期望的平衡點(diǎn)。取Jd(x)=J(x)、Rd(x)=R*(x)+Ra(x)(阻尼注入矩陣),Ra(x)=diag{ra1ra2ra3ra4ra5ra61/ra7},則式(8)變?yōu)?/p>

    (9)

    則可得無源控制方程:

    (10)

    2.2 期望穩(wěn)定平衡點(diǎn)確定

    根據(jù)VSR系統(tǒng)在期望功率因數(shù)下運(yùn)行時,直流電壓值udcr可按式(11)給定。

    (11)

    式中,Um為電源相電壓幅值,Im為穩(wěn)定運(yùn)行時交流相電流幅值。

    則有

    (12)

    2.3 控制器的設(shè)計

    對于電網(wǎng)平衡電源,根據(jù)能量成型[13,14]和PCHD控制原理[15]構(gòu)建IDA-PBC無源控制器,由式(9)可知,u為定值,可將開關(guān)函數(shù)sd、sq作為整流器控制量。根據(jù)式(10),利用IDA-PBC確定出系統(tǒng)在期望平衡點(diǎn)xref處的最小能量的sd、sq。

    (13)

    為解決因采用部分變量的控制律所造成的控制效果不佳問題,本文采用包含全部控制變量的比例偏差形式控制算法。

    假設(shè)k1=k1(x1),k2=k2(x2),k3=k3(x3),k4=k4(x4),k5=k5(x5),k6=k6(x6),k7=k7(x7)。依據(jù)可積性和IDA-PBC控制理論的條件則有:

    (14)

    式中,α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7為比例參數(shù),且大于0。

    根據(jù)條件可驗(yàn)證在期望平衡點(diǎn)xref處IDA-PBC控制算法是漸進(jìn)穩(wěn)定的,點(diǎn)xref是系統(tǒng)的全局漸近穩(wěn)定點(diǎn)。

    綜上將式(12)、(14)代入式(13),可得基于IDA-PBC的無源控制器的改進(jìn)開關(guān)函數(shù)式(15)。

    3 優(yōu)化控制策略

    式(11)中的idref通常可通過2種方法得到。

    一是功率守恒式(16)得Im后進(jìn)一步得到。

    (16)

    二是期望值udcr與udc的差值經(jīng)PI調(diào)節(jié)器輸出而得。但以上2種方法都會因注入阻尼及PI參數(shù)為定值而帶來不利影響,造成系統(tǒng)在非額定負(fù)載情況下出現(xiàn)超調(diào)量過大、魯棒性變差及調(diào)整速度慢等問題。為使控制器的控制效果進(jìn)一步提高,穩(wěn)定性能和暫態(tài)性能有所改善,文中提出通過運(yùn)用RBFNN智能控制算法來實(shí)現(xiàn)對PID參數(shù)在線優(yōu)化,即RBF-PID在線優(yōu)化。能夠較好地彌補(bǔ)傳統(tǒng)PID控制器難以滿足非線性復(fù)雜系統(tǒng)的不足,同時針對RBFNN中的學(xué)習(xí)率、動量因子及RBFNN中飽和函數(shù)的飽和值等參數(shù)通常為定值,導(dǎo)致不同負(fù)載時網(wǎng)絡(luò)的收斂速度不佳,不能很好地滿足動態(tài)需要,通過PSO進(jìn)行離線分段優(yōu)化,可以加快收斂速度,有效消除局部最優(yōu)。

    (15)

    3.1 基于RBF-PID的在線分段優(yōu)化控制

    3.1.1 RBFNN基本結(jié)構(gòu)

    RBFNN有3層,分別為輸入層、隱含層和輸出層。隱含層的神經(jīng)元激活函數(shù)由徑向基函數(shù)構(gòu)成,隱含層包含多個節(jié)點(diǎn)數(shù)組運(yùn)算單元。每個隱含層節(jié)點(diǎn)包含一個中心向量c,c和輸入?yún)?shù)向量x具有相同的維數(shù),二者之間的歐氏距離定義為‖x(t)-cj(t)‖。

    隱含層的輸出為非線性激活函數(shù)hj(x)構(gòu)成

    j=1,…,m(17)

    式中,bj為一個正的標(biāo)量,表示高斯基函數(shù)的寬度;m是隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

    網(wǎng)絡(luò)的輸出為

    (18)

    式中,ω是輸出層的權(quán)值;n是輸出層節(jié)點(diǎn)個數(shù);ym是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出。

    3.1.2 RBF-PID參數(shù)在線優(yōu)化

    RBF-PID參數(shù)在線優(yōu)化[16]是通過節(jié)點(diǎn)中心向量cj及節(jié)點(diǎn)基寬bj不斷迭代,算法的實(shí)現(xiàn)具體如下:

    RBFNN性能指標(biāo)函數(shù)為

    J=1/2(y(t)-ym(t))2

    (19)

    式中,y(t)為非線性系統(tǒng)輸出,ym(t)為RBFNN輸出。

    (s1'2,s2'2,s3'2,s4'2)=(62.316,56.033,65.799,54.955)

    輸出權(quán)值ωj:

    ωj(t)=ωj(t-1)+η(y(t)-ym(t))hj

    +α(ωj(t-1)-ωj(t-2))

    (20)

    式中,η為學(xué)習(xí)率;α為動量因子。

    節(jié)點(diǎn)中心cj:

    (21)

    cji(t)=cji(t-1)+ηΔcji+α(cji(t-1)

    -cji(t-2))

    (22)

    節(jié)點(diǎn)基寬bj:

    (23)

    bj(t)=bj(t-1)+ηΔbj+α(bj(t-1)

    -bj(t-2))

    (24)

    PID參數(shù)調(diào)整如圖2所示。

    圖2 RBF-PID參數(shù)調(diào)整控制框圖

    其中,r(t)為給定期望值;u為PID控制輸出;kp為比例系數(shù);ki為積分系數(shù);kd為微分系數(shù)。

    3.2 基于PSO離線參數(shù)優(yōu)化

    對于離線優(yōu)化過程有多種方法,如蟻群算法、遺傳算法等,但由于PSO結(jié)構(gòu)簡單、易于使用、高收斂率及滿足最小存儲要求,特別是PSO更少依賴于初始點(diǎn)的集合,促使其收斂算法穩(wěn)健性好,得到了學(xué)術(shù)界的高度重視[17-19]。

    3.2.1 基本粒子群算法

    輸出性能指標(biāo)函數(shù)[20]為

    (25)

    在一個D維空間,有n個粒子的種群中,尋找這2個最優(yōu)值時,粒子根據(jù)如下的公式來更新自己的速度和位置:

    (26)

    (27)

    3.2.2 離線參數(shù)優(yōu)化

    上述PSO尋優(yōu)的初始化粒子p即為包含學(xué)習(xí)率、動量因子及RBFNN飽和函數(shù)飽和值的一組3維向量,其輸出性能指標(biāo)為適應(yīng)度值。通過以上更新當(dāng)適應(yīng)度值滿足所設(shè)定的性能指標(biāo)時,即終止尋優(yōu),得到gbest。針對不同負(fù)載條件可得到多組最優(yōu)值,從而構(gòu)建RBFNN的分段優(yōu)化控制數(shù)據(jù)庫。σ取0.6,c1、c2均取2,最大迭代次數(shù)1 600,粒子群規(guī)模取100,最小適應(yīng)度值為0.0003。

    經(jīng)過優(yōu)化后可得:

    當(dāng)RL1=25 Ω, 則有η=1.082,α=0.111,U_m=38.551;……。

    當(dāng)RLi=50 Ω, 則有η=0.201,α=0.929,U_m=19.145;……。

    當(dāng)RLn=100 Ω, 則有η=0.066,α=0.748,U_m=9.561;……。

    其中,RLi為負(fù)載阻值;U_m為RBFNN對應(yīng)飽和函數(shù)的飽和值;η為學(xué)習(xí)率;α為動量因子。

    3.3 分段在線優(yōu)化控制

    首先在系統(tǒng)運(yùn)行時通過傳感器采集的直流輸出側(cè)電壓、電流數(shù)據(jù)計算出負(fù)載電阻值并做適當(dāng)范圍取值作為分段優(yōu)化控制的觸發(fā)條件,其次將PSO離線參數(shù)優(yōu)化得到的η、α及RBFNN中飽和函數(shù)的飽和值等傳給RBF-PID的控制參數(shù)用來在線優(yōu)化PID值,通過C程序來實(shí)現(xiàn)分段優(yōu)化控制:

    if(RLi>=48&&

    {η=0.201;α=0.929;U_m=19.145;}

    sys=[η;α;U_m];

    ……

    4 仿真分析

    4.1 仿真設(shè)計

    利用Matlab-Simulink中電力電子元件及以上優(yōu)化算法,搭建了如圖3所示基于RBFNN分段在線優(yōu)化無源控制LCL-VSR仿真模型。

    圖3 基于RBFNN分段在線優(yōu)化無源控制LCL-VSR框圖

    仿真實(shí)驗(yàn)的主要參數(shù)如表1所示,其中注入阻尼及優(yōu)化參數(shù)由PSO在額定負(fù)載下離線優(yōu)化所得,相對通過試湊法所得在控制精度上已有較大提高。額定負(fù)載電阻RL=50 Ω,過載時RL=25 Ω,輕載時RL=100 Ω。

    表1 仿真實(shí)驗(yàn)的主要參數(shù)

    4.2 仿真結(jié)果及分析

    4.2.1 額定負(fù)載時的PID參數(shù)動態(tài)調(diào)整分析

    圖4為額定負(fù)載時的kp、ki及kd動態(tài)調(diào)整波形圖,從圖上可以看出三者均非恒定值,由RBFNN智能控制算法根據(jù)PSO離線優(yōu)化所得η、α及飽和函數(shù)的飽和值等對PID參數(shù)在線優(yōu)化,在開始階段PID參數(shù)動態(tài)調(diào)整幅度較大,進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后,則保持恒定。通過RBFNN算法在線優(yōu)化PID參數(shù)值具備動態(tài)調(diào)整能力,調(diào)整速度較快,穩(wěn)定性較好。

    圖4 kp、ki及kd動態(tài)調(diào)整波形

    圖5為額定負(fù)載下的網(wǎng)側(cè)a相電流諧波含量。其中圖5(a)為基于RBFNN分段在線優(yōu)化無源控制LCL-VSR所得,圖5(b)作為對比則為電壓前饋解耦控制L-VSR所得,除不含有濾波電容Cf、總電感與LCL-VSR總電感相等外,其他參數(shù)未做任何修改。

    (a) LCL濾波的a相網(wǎng)側(cè)電流諧波分析

    由圖5(a)與圖5(b)相比,各次幅值及THD都有較大降低, THD由5.86%下降到2.31%,同時圖5(a)中分段RBF-PID在線優(yōu)化控制所得與直接通過式(15)所得已有0.25%降低,符合5%以內(nèi)的國家標(biāo)準(zhǔn)。

    對于LCL型濾波器,一般要求其濾波器的諧振頻率設(shè)計在10倍基頻和0.5倍開關(guān)頻率之間,從圖5(a)可以觀察10~40次諧波段并無諧振頻率出現(xiàn),特別是在1.83 kHz處無諧振點(diǎn),這說明基于RBFNN分段在線優(yōu)化無源控制LCL-VSR對諧振有良好的抑制作用。

    4.2.2 額定負(fù)載時的穩(wěn)態(tài)性能及功率因數(shù)分析

    圖6(a)、(b)為額定負(fù)載時的直流側(cè)輸出電壓和電流值,其中RBF-PID表示基于RBFNN分段在線優(yōu)化的LCL濾波無源控制控制器;Formula代表基于式(15)的LCL濾波無源控制器;PI則表示基于PI的LCL濾波無源控制器,其PI參數(shù)值分別為0.015和4.62,由額定負(fù)載狀態(tài)下由PSO離線優(yōu)化所得。由數(shù)據(jù)可得以上3種控制器在額定負(fù)載時控制精度都較高,其中RBF-PID與Formula的電壓、電流均在15.8 ms即進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài),F(xiàn)ormula電壓、電流分別保持0.04 V和0.01 A的最大誤差穩(wěn)定運(yùn)行,PI的電壓、電流則在18 ms后進(jìn)入穩(wěn)態(tài),此后與RBF-PID均保持0 V和0.01 A的最大誤差穩(wěn)定運(yùn)行。

    (a)直流側(cè)電壓udc對比

    圖7為LCL-VSR的功率因數(shù)、網(wǎng)側(cè)電壓、電流相位關(guān)系圖。對于PWM整流,網(wǎng)側(cè)電壓與電流的相位關(guān)系極大地決定了控制效果,其能否始終保持高功率因數(shù)運(yùn)行,將直接決定控制策略成敗。圖7(a)中3種控制器的功率因數(shù)值均在0.998以上,滿足0.99的國家標(biāo)準(zhǔn);圖7(b)中為RBF-PID的a相網(wǎng)側(cè)電壓、電流相位圖,圖中電壓與電流相位保持同步。

    (a)LCL-VSR的功率因數(shù)

    以上3種控制器在額定負(fù)載時的諧波含量、穩(wěn)態(tài)性能及功率因數(shù)分析均表明基于RBFNN分段在線優(yōu)化無源控制LCL-VSR性能較好。

    4.2.3 過載情況下的穩(wěn)態(tài)性能分析

    過載情況下由于PI的LCL濾波無源控制器控制精度不高,波動幅度較大,這里不再做細(xì)節(jié)表述,只在圖中給出以作比對之用。

    圖8(a)、(b)為過載時的直流側(cè)輸出電壓和電流值,圖8(a)中RBF-PID在18 ms后保持0誤差穩(wěn)定運(yùn)行,而Formula則保持0.5 V最大誤差進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài),電流值的趨勢基本相同。

    (a)直流側(cè)電壓udc對比

    4.2.4 負(fù)載突變情況下的暫態(tài)性能分析

    圖9(a)、(b)為由額定負(fù)載到過載再到額定負(fù)載的突變過程的直流側(cè)輸出電壓和電流值,其突變時間點(diǎn)在0.1 s由額定負(fù)載突變?yōu)檫^載和在0.2 s則由過載變?yōu)轭~定負(fù)載。在0.1 s突變時RBF-PID和Formula電壓最大誤差均為5.41 V,誤差比例為0.90%,電流最大誤差均為0.20 A,誤差比例為0.83%,且均在15 ms后進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)。在0.2 s突變時Formula電壓最大誤差為10.35 V,誤差比例為1.73%,電流最大誤差為0.23 A,誤差比例為1.92%,在200 ms后進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài),而RBF-PID電壓最大誤差為9.95 V,電流最大誤差為0.22 A,且提前110 ms進(jìn)入0誤差穩(wěn)定狀態(tài)。

    (a)直流側(cè)電壓udc對比

    通過過載情況下的穩(wěn)態(tài)性能分析和負(fù)載突變情況下的暫態(tài)性能分析,均可得出RBF-PID的收斂速度及控制精度較其他2種方法都有所提高的結(jié)論。

    5 結(jié) 論

    本文針對非線性負(fù)載存在的較高入網(wǎng)電流波形THD及LCL型濾波器使用中存在的諧振現(xiàn)象等問題,提出了一種RBFNN分段在線優(yōu)化LCL-VSR無源控制策略,即LCL-VSR有源阻尼控制策略,構(gòu)建了IDA-PBC無源控制器,同時運(yùn)用PSO離線優(yōu)化及RBF-PID分段在線優(yōu)化。結(jié)果表明,所提出的控制策略與傳統(tǒng)L濾波器控制策略相比 THD有較大降低,與非RBFNN分段在線優(yōu)化LCL濾波無源控制相比,精確性、穩(wěn)定性及魯棒性都有一定提高。所以基于RBFNN分段在線優(yōu)化無源控制策略提供了優(yōu)越的控制性能,達(dá)到了控制系統(tǒng)魯棒性好、穩(wěn)定性高等效果,滿足了整流器的高精度、智能化需要,同時保證了LCL-VSR高功率因數(shù)運(yùn)行。

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