模糊预测控制技术在PWM逆变器死区控制中的研究

论文摘要

社会的进步发展，人们生活水平的提高，传统能源石油、天然气、煤等终究会枯竭，迫切要求新能源的开发与利用。水、太阳能作为绿色能源被提出，以转化效率高、对环境不产生负面影响的特点备受学者青睐!作为绿色能源的太阳能是通过设备装置将其能量转化成直流电能，而日常生活中使用的电器设备往往都是交流负载。为了供应交流负载的能量需求，通常采用逆变器把直流电能转化成交流电能的形式。因此，从能源转化效率等角度，对逆变器的研究与使用显得异常重要。从国内外研究现状来看，存在着逆变器的转化效率不高，输出纹波大，输出波形畸变严重等缺点。许多学者做了大量研究，至今未能从根本上消除这些问题。本文根据模糊预测控制技术来对PWM逆变器死区时间进行控制，从而改善PWM逆变器的输出波形。首先，本文介绍模糊控制算法和预测控制算法的国内外研究现状。介绍模糊控制算法现状时，从模糊自适应控制、推理决策、模糊辨识方法、可靠性分析以及模糊系统实现等几个方面进行介绍。另外详细描述了预测控制的发展历程，以及预测控制算法存在的问题和其优点。其次，介绍了整个系统架构，并简述其各部分的组成。对逆变器的几种拓扑结构进行比较，根据各自优缺点进行衡量。最终确定以全桥式拓扑结构作为研究对象。另外在描述控制算法结构的时候，叙述了算法的运用方法。再次，详细介绍模糊控制算法和预测控制算法的工作原理，根据其原理按照控制算法的结构对逆变器中获取的数据进行处理。在MATLAB环境中仿真，获得了满意的控制效果。将其控制算法移植到控制芯片中，获得合适的PWM波形，驱动逆变器电路。使用示波器测试系统的纹波输出，与没有使用算法进行比较，其效果是明显的。文章通过把模糊控制算法和预测控制算法结合起来控制PWM逆变器死区，减小了纹波输出，使得输出波形得到有效改善。其算法思想说明该模糊预测控制算法应用于此具有其合理性，可以为后来的电源方面研究提供一定的参考价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景与意义
• 1.2 模糊控制技术的研究现状
• 1.2.1 模糊控制理论的自适应方法探讨
• 1.2.2 模糊推理方法决策
• 1.2.3 模糊系统的辨识方法
• 1.2.4 模糊系统的可靠性分析
• 1.2.5 模糊系统的实现方法
• 1.3 预测控制技术的研究现状
• 1.4 本文研究的主要内容和结构安排
• 1.4.1 本文的研究内容
• 1.4.2 本文的结构安排
• 第二章 系统模型的方案设计
• 2.1 PWM 逆变系统总体结构
• 2.2 系统模型的构建
• 2.3 控制算法的结构描述
• 2.4 本章小结
• 第三章 模糊控制算法
• 3.1 模糊控制原理
• 3.2 模糊控制器的设计
• 3.2.1 输入量的模糊化
• 3.2.1.1 确定论域
• 3.2.1.2 模糊化
• 3.2.2 建立模糊化规则
• 3.2.3 解模糊
• 3.3 模糊辨识方法
• 3.3.1 T-S 模糊模型
• 3.3.2 前提参数辨识
• 3.3.3 前提结构的辨识
• 3.3.4 结论参数的辨识
• 3.3.5 结论结构的辨识
• 3.4 模糊 C 划分方法介绍
• 3.5 本章小结
• 第四章 预测控制算法
• 4.1 预测控制的基本原理
• 4.1.1 预测模型
• 4.1.2 滚动优化
• 4.1.2.1 性能指标函数
• 4.1.2.2 预测输出结果
• 4.1.2.3 获得最优控制率
• 4.1.3 在线校正
• 4.2 丢番图（Diophantine）方程的求解
• 4.3 预测控制算法的性能指标
• 4.3.1 传递函数的求解
• 4.3.2 预测控制内模结构推导及描述
• 4.4 本章小结
• 第五章 模糊预测控制技术在 PWM 逆变器系统中的应用
• 5.1 建立实验平台
• 5.2 建立 T-S 模糊模型
• 5.3 广义预测控制
• 5.4 仿真条件与实现
• 5.4.1 预测控制时参数确定标准
• 5.4.1.1 采样周期
• 5.4.1.2 最大预测时域长度
• 5.4.1.3. 最小预测时域长度
• 5.4.1.4 控制时域长度
• 5.4.1.5 加权系数
• 5.4.1.6 柔化因子
• 5.4.2 软件仿真与分析
• 5.4.2.1 确定预测时域长度和控制时域长度
• 5.4.2.2 遗忘因子的确定
• 5.4.2.3 柔化因子的确定
• 5.5 实验结果与分析
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 发表学术论文情况
• 致谢