论文摘要
双级矩阵变换器(Two-Stage Matrix Converter,简称TSMC)不仅继承了常规矩阵变换器(Conventional Matrix Converter,简称CMC)的优良特性,而且具有开关器件较少、换流简单可靠等优点,因此成为更具发展潜力的新型变换器。在实际应用中,由于TSMC无中间储能元件,电网电压波动、负载扰动等都会对其输出电压产生影响;另外,由于受器件性能、计算误差或随机扰动等影响,都会直接引起TSMC输出电压的不稳定。针对以上情况,本文对TSMC输出电压的闭环控制策略展开研究,使TSMC克服以上扰动带来的影响。TSMC运行于开关状态,是一个非线性系统,难以建立精确的数学模型,虽然常规PI控制器由于其结构简单,调整方便,稳定性好等优点被广泛应用于过程控制和运动控制中,但对于具有时变、非线性特性的被控对象的适应性较差。因此,有必要引入与被控对象模型无关、广泛适用于非线性系统控制的智能控制技术,以提高TSMC闭环控制的性能。神经元具有自学习、自适应能力,控制过程中不依赖于控制对象的数学模型。本文提出了一种基于神经元PID控制器的TSMC闭环控制策略。通过3s/2r变换,将双级矩阵变换器的交流输出电压反馈量和给定量转换为dq坐标上的直流量,利用神经元PID控制器对输出电压给定进行跟踪控制。同时,利用专家控制或模糊控制对神经元PID控制器的增益进行在线调节,以完善控制器的性能。仿真结果表明,与采用常规PID控制器的TSMC闭环控制系统响应相比,神经元PID控制的系统响应动、稳态性能良好,并具有较强的鲁棒性。同时,论文还设计了以TMS320LF2407评估板为控制核心的TSMC实验平台,并对其调制策略进行了验证。
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