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电力电子中智能控制理论的具体应用

来源:济南联飞数控装备有限公司    日期:2020-05-18 08:56:47    点击量:

1.自适应预测理论在电力电子中的应用

自适应预测理论主要利用已知信息,对当前或未来电力电子设备信息进行预测。在人类社会发展进程中,自适应预测理论体系不断完善,在时间序列分析、统计学的基础上,形成了智能化程度较高的预测系统。自适应模糊控制系统主要是在电力负荷预测领域,采用在线自适应优化模糊预测的方式,对短期电力负荷进行预估分析。在自适应模糊控制系统实际运行过程中,主要包括一次性预测未来24h/48h整点负荷、每次预测下一时刻负荷两个模块。其中一次性预测未来24h/48h整点负荷要求在系统内增设信息输入量模块。在具体设计过程中,可采用时间窗口移动技术,在获得下一时刻预测数据后,作为当期数据,进行继续预测。在选定输入预测变量后,可获得某一时间段电力负荷变化,为模糊自适应训练提供依据。同时利用自适应模糊预测,可采用模糊推理的方式,逐步逼近实际负荷动态变化数据,对样本数据进行实验分析,以获得模糊预测系统性能参数;在每次预测下一时刻负荷模块,相关人员可利用实验测试的方式,针对每一时刻负荷变化规律与季节转换间联系,总结专家经验,形成模糊预测规则,或者从数据信息库中抽取模糊规则,从而实现每次预测下一时刻负荷要求,保证电力电子智能预测经济效益。以晶闸管变流系统自适应PID(比例积分微分)控制为例,相关人员可以DSP(数字信号处理)、CPLD(复杂可编程逻辑器件)为核心,配合外围同步信号采集及隔离驱动电路,实现直流电力电子变流设备智能控制。即将整体晶闸管变流系统智能控制模块划分为DSP(数字信号处理)外围电路、信号检测调理电路、CPLD(复杂可编程逻辑器件)外围电路、同步信号采集电路、隔离驱动电路、通信电路几个模块。随后采用TMS321F2814芯片作为控制模块计算单元。同时将变流系统直流输出负载端输出电压、电流转换为低电压信号。并经信号调理电路,将其转换为0~3.3V安全信号。最后输出DSP(数字信号处理)芯片,获得具有触发延时功能的数字量。在获得数字量后,可采用脉冲隔离电路,经SCI(串行通信协议)将采集实时信息显示在液晶屏幕上。随后以误差变化率、实时值与设定值误差为基本论域,对变化范围进行均匀定量分析。并将输入、输出分割为若干个模糊子集,每一模糊子集均在不同论域,具有不同等级及隶属度。结合模糊控制规则,对每一模糊子集隶属度进行推理,并以最大隶属度计算方法,将输出量模糊集合进行完整验算,可得到实际查询控制量表。在具体模糊自适应程序运行过程中,首先需要计算误差、误差变化量。并对其进行模糊化处理。同时查询K控制表,获得自整定比例、微分常数。在这个基础上,利用增量型PID(比例积分微分)算法,求解输出增量。最后将误差、误差变化量赋值给中间变量,作为下一阶段PID(比例积分微分)预算起始点.

2.神经网络预测理论在电力电子中的应用

神经网络预测理论设计了生物电子计算机、数学、物理等多个学科,在电力电子中具有广阔的应用前景。神经网络主要是利用物理可实现系统,模仿人脑神经细胞结构及功能。在神经网络中具有大量、简单的神经元,每一神经元具有输入-输出非线性函数关系,通过多个神经元连接组合,可促使整体神经网络具有复杂非线性特征。在神经网络预测理论实际应用过程中,基于电力电子系统非线性特,可将大量信息隐藏在连接权值上。并依据学习算法进行神经网络数值调节。如在PWM(脉冲宽度调制)技术应用过程中,由于电流控制PWM(脉冲宽度调制)技术具有精确度要求高、瞬时响应速度快等特点,为保证高要求场合其快速性、瞬时精度负荷要求,可采用神经网络改善线性电流控制、滞环控制性能。一方面,在线性电流控制性能优化模块,相关人员可采用神经网络代替新型调节器中PI放大器(虚拟信息系统放大器)。并利用神经网络自调节增益特点,弥补各种负载情况下静态误差,获得最佳输出电流。另一方面,在滞环电流控制模块,相关人员可采用离线训练后神经网络,从根本上降低极限环干扰风险。

3.模糊变结构在电力电子中的应用

模糊变结构主要通过开关控制的方式,改善系统性能指标。模糊变结构在实际应用过程中可利用模糊数学工具,对模糊控制规则进行定量描述,丰富人工控制检验。但是在模糊控制结构运行过程中,由于其需要在不同控制逻辑中进行来回切换,实际滑动模极易存在惯性,导致实际滑动模无法准确进入切换面,进而致使系统发生剧烈“抖振”情况。针对系统“抖振”问题,现阶段主要采用边界层模糊的方法,将边界层作为一个具有模糊区间的开关曲面,如交流伺服系统速度控制、PWM(脉冲宽度调制)逆变器及电机矢量控制等。


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