基于神经网络的单相逆变器的控制

作     者：杨惠惠 

作者单位：东北大学 

学位级别：硕士

导师姓名：闫士杰

授予年度：2013年

学科分类：12[管理学] 080801[工学-电机与电器] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：单相逆变电源 Hopfield神经网络 幅相分解 前馈补偿 反馈补偿 

摘      要：单相逆变电源主要用于不间断电源、航空机载电源、机车辅助电源、新能源发电等应用场合。影响单相逆变电源输出电压性能的因素很多,其中非线性负载是引起输出电压谐波成分增大的主要原因。本文针对单相逆变电源带非线性负载时出现的问题,对单相逆变电源的控制策略做了详细的研究。首先,本文分析了单闭环PI控制策略存在的缺陷：PI控制器无法完全跟踪正弦波给定信号,幅值与相角的稳态误差不能消除。针对上述问题,本文提出了基于神经网络的单相逆变电源控制。其次,从Hopfield神经网络能量函数的角度出发,利用CHNN进行优化计算,在此基础上提出了利用神经网络从非正弦周期信号中在线估算各次谐波的方法—瞬时谐波估算法。再次,本文利用神经网络瞬时谐波估算法将基波电压从富含谐波的输出电压中提取出来,然后经过幅相分解将基波交流量转换为直流量,然后采用PI控制就可以消除参考基波与输出基波的幅值及相位误差,最后经过幅相合成将幅值与相位控制量转换为基波控制量。至此,通过采用幅相分解实现了零稳态误差基波电压的闭环跟踪控制。针对谐波电流在滤波电感上产生谐波压降导致输出电压畸变,本文提出了利用神经网络谐波检测模型求得滤波电感压降,然后将其作为前馈信号叠加到基波控制量上,以消除滤波电感上的谐波压降。同时,将所有谐波等效为外部噪声,在噪声信号附近建立反馈控制回路,并且噪声有一个独立的高反馈增益,那么噪声闭环增益就会变得很小,从而达到抑制谐波的目的。在Matlab/Simulink中搭建该控制策略的仿真模型,验证了该算法的正确性。最后,对单相逆变电源的功率主电路、控制板电路及监控单元电路进行了介绍,同时介绍了控制算法的软件设计,并通过实验证明了本文提出的基于神经网络的单相逆变电源控制的正确性。