一種有源電力濾波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種有源電力濾波器模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，其結(jié)合了自適應(yīng)控制、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理，在應(yīng)用時(shí)，首先建立具有擾動(dòng)和誤差的有源電力濾波器的數(shù)學(xué)模型；其次基于自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)得到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。本發(fā)明能夠確保對(duì)指令電流的實(shí)時(shí)跟蹤，并且加強(qiáng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能，提高系統(tǒng)魯棒性以及對(duì)參數(shù)變化不敏感；通過設(shè)計(jì)滑模變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)保證有源電力濾波器沿著滑模軌跡運(yùn)行，其能夠克服系統(tǒng)的不確定性，對(duì)干擾具有很強(qiáng)的魯棒性，對(duì)非線性系統(tǒng)具有很強(qiáng)的控制效果；設(shè)計(jì)自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器用來逼近有源電力濾波器中的非線性部分；設(shè)計(jì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器能夠確保對(duì)指令電流的實(shí)時(shí)跟蹤并加強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。
【專利說明】
-種有源電力濾波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及有源電力濾波技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種可用于=相并聯(lián)電壓型有源電力 濾波控制的，基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源電力濾波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電力電子技術(shù)的快速發(fā)展W及環(huán)境、能源、社會(huì)和高效化的要求，電力電子設(shè) 備和系統(tǒng)正朝著應(yīng)用技術(shù)高頻化(20曲zW上）、硬件結(jié)構(gòu)集成模塊化(單片集成模塊、混合 集成模塊)等大方向發(fā)展。電力電子電能變換技術(shù)已在現(xiàn)代社會(huì)工業(yè)、生活中的方方面面得 到了廣泛應(yīng)用。
[0003] 然而隨著作為電網(wǎng)的非線性和時(shí)變性負(fù)荷的電力電子裝置的廣泛應(yīng)用，由其帶來 的負(fù)面效應(yīng)也變的日益明顯和嚴(yán)峻。運(yùn)類電力電子裝置的開關(guān)特性在電網(wǎng)中會(huì)引起大量的 諧波和次諧波分量，W致電力電路中電壓和電流波形出現(xiàn)失真，當(dāng)下趨勢(shì)是電力電子裝置 代替?zhèn)鹘y(tǒng)磁性材料非線性成為最主要的諧波源。另外，波動(dòng)性、沖擊性負(fù)荷在電力電路中不 僅引發(fā)大量的高次諧波，而且會(huì)導(dǎo)致電路電壓出現(xiàn)波動(dòng)、崎變、=相不平衡等問題。
[0004] 目前，國(guó)內(nèi)依然主要采用無源濾波器處理電網(wǎng)中的諧波。然而無源濾波器的補(bǔ)償 特性單一，且易受到系統(tǒng)阻抗影響，引發(fā)諧振現(xiàn)象，放大諧波，進(jìn)而燒毀補(bǔ)償裝置，而且僅能 對(duì)特定諧波進(jìn)行有效處理，人們逐漸將研究的重屯、轉(zhuǎn)向有源電力濾波器。有源電力濾波器 等凈化電網(wǎng)產(chǎn)品是智能電網(wǎng)建設(shè)的標(biāo)配產(chǎn)品，能實(shí)現(xiàn)諧波和無功動(dòng)態(tài)補(bǔ)償，響應(yīng)快，受電網(wǎng) 阻抗影響小，不易與電網(wǎng)阻抗發(fā)生諧振;既能補(bǔ)償各次諧波，還可抑制閃變、補(bǔ)償無功，補(bǔ)償 性能不受電網(wǎng)頻率變化的影響，能有效抑制諧波污染，因此成為諧波治理的重要手段。目 前，國(guó)內(nèi)外尚未形成系統(tǒng)的有源電力濾波器的先進(jìn)控制理論體系，面臨許多亟待研究解決 的問題。有源濾波器的建模方法因人而異，采用的控制方法多種多樣，缺乏系統(tǒng)的穩(wěn)定性證 明，迄今為止，存在的專利雖然都從不同的側(cè)面對(duì)有源電力濾波器控制展開研究，但尚未有 自適應(yīng)控制，RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和李雅普洛夫理論對(duì)有源電力濾波器進(jìn) 行控制和動(dòng)態(tài)補(bǔ)償。所W，有源電力濾波器的研究具有重要的科研意義和廣闊的市場(chǎng)前景。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為:基于自適應(yīng)RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)有源電力濾波模 糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制，其在應(yīng)對(duì)參數(shù)變化時(shí)的魯棒性高、可靠性高、穩(wěn)定性高、對(duì)指令電流實(shí) 時(shí)跟蹤補(bǔ)償。
[0006] 徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為現(xiàn)有技術(shù)，其具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn) 單，學(xué)習(xí)速度快等優(yōu)點(diǎn)，在函數(shù)逼近、系統(tǒng)辨識(shí)、模式識(shí)別等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。構(gòu)造 RBF網(wǎng) 絡(luò)的關(guān)鍵是合理選取徑向基函數(shù)的數(shù)量和中屯、向量。RBF網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)算法是在滿足一定 逼近精度的條件下，取盡可能少的中屯、向量，W保證網(wǎng)絡(luò)有較好的泛化能力。
[0007] 本發(fā)明采取的技術(shù)方案具體為:一種有源電力濾波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，包括 W下步驟：
[0008] 步驟一，建立具有擾動(dòng)和誤差的有源電力濾波器數(shù)學(xué)模型：
[0009]
…、
[0010] 其中，X二 ik,k= 1,2,3,
[0011] Vk即Vl，V2，V3為S相有源電力濾波器端電壓；ik即il，i2，i3為S相補(bǔ)償電流;Lc是交 流電感;R。為直流側(cè)電阻；vd。為電容電壓;dk為開關(guān)狀態(tài)函數(shù)，依賴于第k相IGBT的通斷狀 態(tài)：
[0012] 尚
[0013] 上式中Ck為開關(guān)函數(shù)，指示有源電力濾波器中各IGBT的工作狀態(tài)：
[0014]
(巧
[001引步驟二，基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，得至賄源電力濾波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的 控制律和自適應(yīng)律；
[0016] 定義Xd為參考電流，e為跟蹤誤差，A G W W為正定對(duì)角矩陣；
[0017] G = Xd-X (12)
[001引對(duì)e求導(dǎo)得：
[0019] e =.x^. -X (i3)
[0020] 滑模面S為：
[00別] = (14)
[0022] 有源電力濾波器的閉環(huán)系統(tǒng)誤差方程可寫為：
[0023]
(巧)
[0024] 定義李雅普諾夫函數(shù)為：
[0025]
片句：
[0026] 其中sT為S的轉(zhuǎn)置；
[0027] 對(duì)Vi求導(dǎo)可得：
[002引 （17)
[0029] 其中，定義非線性部分為：
[0030]
(化)
[0031] 為使巧< 0，設(shè)計(jì)控制器為：
[0032]
(19)
[003；3] 其中/為f的估計(jì)值，K = diag化11,…，Knn)，A = diag(ai,...an)，為元素為正常數(shù)的 對(duì)角矩陣，Sgn(S)為符號(hào)函數(shù)。
[0034] 那么將式(19)和式(18)代入式(17)可得：
[0035]
(撕)
[0036] 因此系統(tǒng)滿足了李雅普諾夫穩(wěn)定性理論條件，從而保證了系統(tǒng)的全局漸近穩(wěn)定 性；
[0037] RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用于逼近系統(tǒng)的非線性部分f，估計(jì)值輸出為：
[00：3 引
01)
[0039] 其中，諒為RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)估計(jì)權(quán)值，妒為(0的轉(zhuǎn)置，(He) = [ d) 1(e)，(62 (e)…4)。(6)^，11=1，2,3-'，(1)1(6)為高斯基函數(shù)1 = 1，2,3-'，跟蹤誤差6為邸巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 輸入；
[0040] 則非線性部分的理想輸出為：
[0041 ] f= (e)+e (22)
[0042] 其中，e為重構(gòu)誤差，并且e有界，有I |e| |《EN，eN為任意小的正常數(shù)，巧申經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的最佳權(quán)值；
[0043] 將式(21)帶入式(19)，可得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器為：
[0044]
(23)
[0045] 定義李雅普諾夫函數(shù)V2為：
[0046]
(24)
[0047] 其中?為R邸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值估計(jì)誤差，:攝=? -適，y為常數(shù)；
[004引對(duì)V2求導(dǎo)得：
[0049；
(25)
[0050] 將式(23)代入式(25)，得： 陶] 口碼
[0052] 設(shè)計(jì)自適應(yīng)律為：
[0053]
(27)
[0化4]其中r為常數(shù)。
[0055] 將式(27)代入式(26)，可得：
[0化6]
(28)
[0化7] 當(dāng)K>eN，f^ <0;恨據(jù)Barbalat定理，則隨著時(shí)間的增長(zhǎng)，S趨近于0,所W可W得出 在控制律(23)和自適應(yīng)律(27)的作用下，整個(gè)有源電力濾波器的閉環(huán)系統(tǒng)是穩(wěn)定的。
[0058] 由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合了基于人類的專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)：壿嫾癛B巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速的非 線性學(xué)習(xí)能力，從而不僅可W快速逼近參數(shù)未知的非線性系統(tǒng)模型。因此鑒于模糊神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的上述優(yōu)點(diǎn)，克服了有源電力濾波器系統(tǒng)中未知參數(shù)W及幅值變化對(duì)控制器精度的影 響。
[0059] 進(jìn)一步的，考慮到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性逼近能力，為了使得整個(gè)系統(tǒng) 的性能更加優(yōu)秀，本發(fā)明在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的控制。即采 用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的輸出y逼近整個(gè)滑模項(xiàng)EN Sgn(S),其逼近式的模型為：
[0060]
(29)
[0061] 其中：W*為未知的理想?yún)?shù)矩陣；Eb為逼近誤差，滿足|&|《東點(diǎn)是正整數(shù);設(shè)y為y* 的估計(jì)值，得到對(duì)EN Sgn(S)的最優(yōu)補(bǔ)償輸出為：
[0062]
(30)
[0063] 式中，W為r的估計(jì)值，定義估計(jì)誤差為：砍=W" -r,
[0064] 則新的控制器為：
[00化]
削
[006引其中，y = Lyi，。'，yi。'，yn]T，y功y的子變量。
[0067]為克服APF系統(tǒng)中未知參數(shù)W及幅值變化對(duì)控制器精度的影響，自適應(yīng)律設(shè)計(jì)為： [006引
（32).
[0069] 其中，WiGRNXi, RNXi 為 NXl 的實(shí)數(shù)矩陣，，W=[Wl;W2;W3]GRNX3;ru>〇,〇i>〇,〇《 丫 1<1為設(shè)計(jì)參數(shù);其中OiWi是為了提高控制器的魯棒性，保證r的有界；
[0070] 貝IJAPF系統(tǒng)在控制律式(31)及自適應(yīng)律式(32)的作用下，可保證閉環(huán)控制系統(tǒng)的 漸進(jìn)穩(wěn)定。為了驗(yàn)證控制律式(31)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性作用，繼續(xù)定義Lyapunov函數(shù)為：
[0071]
[0072] 對(duì)V3求導(dǎo)可得：
[0082] 從式（38)可W看出：Si(t)，是一致有界的，S i ( t )收斂于區(qū)間
[0073] 削
[0074]
[0075] 所）
[0076] l.5護(hù)^式(35)可重寫為：
[0077]
[007引
[0079]
[0080] 豆條件：
[0081]
，由李雅諾夫函數(shù)穩(wěn)定性理論可得閉環(huán)系統(tǒng)是漸進(jìn)穩(wěn)定的。
[0083] 有益效果
[0084] 在基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源電力濾波器模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法中，自適應(yīng) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是用來逼近有源電力濾波器中的非線性部分。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略能 夠確保對(duì)指令電流的實(shí)時(shí)跟蹤并加強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。該系統(tǒng)對(duì)有源電力濾波器進(jìn)行有效、 可靠的控制，在對(duì)系統(tǒng)參數(shù)未知的情況下，可W有效估計(jì)出系統(tǒng)的各項(xiàng)參數(shù)，并且保證系統(tǒng) 全局的穩(wěn)定性;在基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源電力濾波器模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì) 的基礎(chǔ)上，可逐步得到動(dòng)態(tài)控制律和自適應(yīng)律;本發(fā)明能夠確保對(duì)指令電流的實(shí)時(shí)跟蹤，并 且加強(qiáng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能，提高系統(tǒng)魯棒性W及對(duì)參數(shù)變化不敏感。
【附圖說明】
[0085] 圖巧本發(fā)明的具體實(shí)施例中有源電力濾波器的模型示意圖；其中，Vsl，Vs2，Vs3- S相電源電壓；isl，is2，is3-S相電源電流；iLl，iL2，iL3-負(fù)載電流;Vl，V2，V3-;相有源電 力濾波器端電壓；il，i2，i3-S相補(bǔ)償電流；Lc-交流電感；Rc-直流側(cè)電阻；V1M，V2M，V3M， VMN一M點(diǎn)到a、b、C、N點(diǎn)的電壓；
[0086] 圖2為本發(fā)明一種基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源電力濾波器模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 方法的原理示意圖；
[0087] 圖3為A相指令電流和補(bǔ)償電流跟蹤波形圖；
[0088] 圖4為本發(fā)明的具體實(shí)施例中對(duì)電網(wǎng)電流進(jìn)行補(bǔ)償之后的電源電流波形圖。
【具體實(shí)施方式】
[0089] W下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明，W使本領(lǐng)域的技術(shù)人員可W更好的理解 本發(fā)明并能予W實(shí)施，但所舉實(shí)施例不作為對(duì)本發(fā)明的限定。
[0090] 本實(shí)施例基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源電力濾波器模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，包 括如下步驟：
[0091] (1)建立具有擾動(dòng)和誤差的有源電力濾波器的數(shù)學(xué)模型；
[0092] (2)基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)得到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的控制律和自適應(yīng)律；
[0093] (3)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)得到目標(biāo)系統(tǒng)。
[0094] W下對(duì)各步驟進(jìn)行分別詳述：
[00M] -、建立有源電力濾波器的數(shù)學(xué)模型：
[0096] 本發(fā)明主要研究應(yīng)用最廣泛的并聯(lián)電壓型有源電力濾波器。實(shí)際應(yīng)用中，用于= 相的占多數(shù)，故主要研究用于=相=線制系統(tǒng)的情況。
[0097] 有源電力濾波器主要由=部分組成，分別是諧波電流檢測(cè)模塊、電流跟蹤控制模 塊和補(bǔ)償電流發(fā)生模塊。如圖1所示，其顯示了有源電力濾波器的系統(tǒng)模型。
[0098] 有源電力濾波器的基本工作原理是，諧波電流檢測(cè)模塊檢測(cè)補(bǔ)償對(duì)象的電壓和電 流，經(jīng)指令電流運(yùn)算電路計(jì)算得出補(bǔ)償電流的指令信號(hào)ic*，c = l，2,3,該信號(hào)經(jīng)補(bǔ)償電流發(fā) 生電路放大，得出補(bǔ)償電流iE，c = l，2,3,補(bǔ)償電流與負(fù)載電流中要補(bǔ)償?shù)闹C波及無功等電 流抵消，最終得到期望的電源電流。
[0099] 根據(jù)電路理論和基爾霍夫定理可得到如下公式：
[0100]
妨
[0101] 其中，乂1，乂2，乂3為；相有源電力濾波器端電壓山42 43為；相補(bǔ)償電流山是交流 電感;Rc是直流側(cè)電阻；VlM，V2M，V3M，WN是M點(diǎn)至Ija、b、C、N點(diǎn)的電壓。
[0102] 假設(shè)交流側(cè)電源電壓穩(wěn)定，可W得到
[0103]
(2)
[0104] 定義Ck為開關(guān)函數(shù)，指示有源電力濾波器中各IGBT的工作狀態(tài)：
[0105]
[0106] 其中，k = l，2,3。
[0107] 同時(shí)，VkM=CkVdc,所W(I)可改寫為
[010引
（4)
[0109] 我們定義dk為開關(guān)狀態(tài)函數(shù)，且：
[0110]
(5)
[0111] 則dk依賴于第k相IGBT的通斷狀態(tài)，是系統(tǒng)的非線性項(xiàng)。
[0120] 那么X的二階導(dǎo)數(shù)文為：
[0112] 、'山
[0113] 巧）
[0114]
[0115] 巧
[0116] :
[0117]
[011 引
[0119] (>-))
[0121]
[0122]
[0123] I)
[0124]
[0125] 則式(11)即為有源電力濾波器的數(shù)學(xué)模型。
[01%]二、基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器：
[0127] 本發(fā)明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的控制原理主要是，先利用滑?？刂剖拐麄€(gè)系統(tǒng)沿著 切換面運(yùn)行，從而消除有源電力濾波器系統(tǒng)的不確定性，增加其魯棒性。然后利用RB巧申經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)控制對(duì)系統(tǒng)的非線性部分進(jìn)行逼近，RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值由設(shè)計(jì)的自適應(yīng)律在線調(diào)整， 最后利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)的切換項(xiàng)進(jìn)行逼近，用于消除系統(tǒng)帶來的抖振，從而得出所 設(shè)計(jì)系統(tǒng)的控制器。
[0128] 針對(duì)有源電力濾波器的數(shù)學(xué)模型，定義X為實(shí)際電流，Xd為參考電流，S為滑膜面，e 為跟蹤誤差，A e WSx'為正定對(duì)角矩陣；
[01巧]定義跟蹤誤差為：
[0130] G = Xd-X
[0131] (12)
[0132] 對(duì)e求導(dǎo)得；
[0133] e(H)
[0134] 定義滑模面為：
[0135] S^e + Ae (14)
[0136] 有源電力濾波器的閉環(huán)系統(tǒng)誤差方程可寫為：
[0137]
(15)
[0138] 定義李雅普諾夫函數(shù)為：
[0139] (16)
[0145] 為使巧空0 ,設(shè)計(jì)控制器為：
[0140]
[0141]
[0142] (17)：
[0143]
[0144] (18)
[0146]
(^19)
[0147] 其中/為f的估計(jì)值，K = diag化11，…，Knn)，A = diag(ai，'''an)，為元素為正常數(shù)的 對(duì)角矩陣，Sgn(S)為符號(hào)函數(shù)。
[014引 那么胳式（19)巧式（18)化入式（17)可得：
[0149]
(20)
[0150] 因此系統(tǒng)滿足了李雅普諾夫穩(wěn)定性理論條件，從而保證了系統(tǒng)的全局漸近穩(wěn)定 性。
[0151] RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用于逼近系統(tǒng)的非線性部分f，估計(jì)值輸出為：
[0152]
(21)
[015引其中，遂為RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)估計(jì)權(quán)值，歡為熱的轉(zhuǎn)置，(He) = [ (61(6), (62 (e)…4)。(6)^，11=1，2,3-，，(1)1(6)為高斯基函數(shù)1 = 1，2,3-，，跟蹤誤差6為邸巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 輸入；
[0154] 則非線性部分的理想輸出為：
[0155] f= 〇*> (e)+e (22)
[0156] 其中，e為重構(gòu)誤差，并且e有界，有I |e| |《EN，eN為任意小的正常數(shù)，CO*為RB巧申經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的最佳權(quán)值，為勺轉(zhuǎn)置。
[0157] 將式(21)帶入式(19)，可得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器為：
[015引
（23)
[0159] 定義Lyapunov函數(shù)為：
[0160]
枠0
[0161 ]其中諒為R邸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值估計(jì)誤差，涼=0 ―?。
[0162] 對(duì)V2求導(dǎo)得：
[0163] ;)
[0164]
[01化] (茹)
[0166]
[0167]
[016 引
[0169]
[0170] (28)
[0171] 所W當(dāng)K>eN，K<0。根據(jù)Barbalat定理，我們能夠知道隨著時(shí)間的增長(zhǎng)，s趨近與 0,所W可W得出在控制律(23)和自適應(yīng)律(27)的作用下，整個(gè)有源電力濾波器的閉環(huán)系統(tǒng) 是穩(wěn)定的。
[0172] 由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合了基于人類的專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)：壿嫾癛B巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速的非 線性學(xué)習(xí)能力，從而不僅可W快速逼近參數(shù)未知的非線性系統(tǒng)模型。因此鑒于模糊神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的上述優(yōu)點(diǎn)，克服了有源電力濾波器系統(tǒng)中未知參數(shù)W及幅值變化對(duì)控制器精度的影 響。
[0173] 考慮到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性逼近能力，用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的輸出y 逼近整個(gè)滑模項(xiàng)EN Sgn(S),則其逼近式的模型為：
[0174]
(29)
[0175] 其中:胖*為未知的理想?yún)?shù)矩陣；6 6為逼近誤差，滿足仁|=^￡，5是正整數(shù)。設(shè)7為7* 的估計(jì)值。從而得到對(duì)EN Sgn(S)的最優(yōu)補(bǔ)償輸出為：
[0176]
(30；
[0177] 巧甲，W刃F的巧計(jì)值，定義估計(jì)誤差為:r=滬-r。
[0178] 則新的控制器為：
[0179] u=f-^y + As 巧 1)
[0180] 其中，y = [yi，。'，yr。，yn]T，y功y的子變量。
[0181] 為克服APF系統(tǒng)中未知參數(shù)W及幅值變化對(duì)控制器精度的影響，自適應(yīng)律設(shè)計(jì)為：
[0182] 以;二化斯） (32)
[0183] 其中，WiGRNXi, RNXi 為 NXl 的實(shí)數(shù)矩陣，，W=[Wl;W2;W3]GRNX3;ru>〇,〇i>〇,〇《 丫 1<1為設(shè)計(jì)參數(shù);其中OiWi是為了提高控制器的魯棒性，保證巧的有界。
[0184]定理:APF系統(tǒng)在控制律式(31)及自適應(yīng)律式(32)的作用下，可保證閉環(huán)控制系統(tǒng) 的漸進(jìn)穩(wěn)定。
[01化]定義Lyapunov函數(shù)為：
[0186] 33)
[0187]
[01 則 （34)
[0189]
[0190] 巧巧
[0191] 0.5滬，式(35)可重寫為：
[0192] (獄）
[0193]
[0194]
[0195] 面條件：
[0196]
[0197] 從式（3 8 )可W看出：S 1 ( t )，皮,(/)是一致有界的，S 1 ( t )收斂于區(qū)間
白Lyapunov穩(wěn)定性理論可得閉環(huán)系統(tǒng)是漸進(jìn)穩(wěn)定的。
[019引 S、Matlab仿真實(shí)驗(yàn)：
[0199]結(jié)合有源電力濾波器的動(dòng)態(tài)模型和自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 器的設(shè)計(jì)方法，通過Mat lab/Simul ink軟件設(shè)計(jì)出主程序。
[0200] 自適應(yīng)參數(shù)取r=10000。電源電壓Vsi = Vs2 = Vs3 = 220V，f = 50Hz。非線性負(fù)載的電 阻40Q，電感5恤。補(bǔ)償電路電感10恤，電容100iiFD〇.04S時(shí)補(bǔ)償電路接入開關(guān)閉合，有源濾 波器開始工作，并在0.1 S時(shí)接入一個(gè)相同的額外的非線性負(fù)載。
[0201] 實(shí)驗(yàn)的結(jié)果如圖3、圖4所示。圖3為A相補(bǔ)償電流和指令電流跟蹤波形圖，可W看到 0.04s，有源電力濾波器剛開始工作時(shí)就具有較好的快速響應(yīng)，0.1s增加非線性負(fù)載后偏差 能在一個(gè)周期趨于穩(wěn)定，整體來看補(bǔ)償電流能很好的跟蹤上指令電流，偏差也在合理的范 圍內(nèi)。因此基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制作為電流跟蹤控制的效果得到了 明顯的驗(yàn)證。圖4是電網(wǎng)電流進(jìn)行補(bǔ)償之后的電源電流波形圖，我們可W看到當(dāng)有源電力濾 波器開始工作W后，電流在0.05s就迅速接近正弦波，0.1 s增加負(fù)載W后，電流也能達(dá)到很 好的響應(yīng)速度，最后穩(wěn)定在正弦波。經(jīng)計(jì)算機(jī)仿真計(jì)算后，0.06s時(shí)，電流諧波的崎變率從Os 的27.14%變?yōu)? = 1.95%，0.12s時(shí)，負(fù)載電流的諧波崎變率為26.33%，而經(jīng)補(bǔ)償后電源電 流的諧波崎變率僅為1.45%。因此采用基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的補(bǔ) 償電流控制方法的有源電力濾波器不僅能很好的消除由非線性負(fù)載產(chǎn)生的諧波，并且穩(wěn)定 性也滿足了較高的要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了自適應(yīng)模糊反演跟蹤控制具有較好的快速響應(yīng)和 魯棒性，提高了系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種有源電力濾波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征是，包括W下步驟： 步驟一，建立具有擾動(dòng)和誤差的有源電力濾波器數(shù)學(xué)模型，即：(11) 其中，X = ik，k=l,2,3:Vk即VI，V2，V3為Ξ相有源電力濾波器端電壓；ik即il，i2，i3為Ξ相補(bǔ)償電流;Lc是交流電 感;R。為直流側(cè)電阻;vd。為電容電壓;dk為開關(guān)狀態(tài)函數(shù)，依賴于第k相IGBT的通斷狀態(tài)：(S) 上式中ck為開關(guān)函數(shù)，指示有源電力濾波器中各IGBT的工作狀態(tài)：(句 步驟二，基于自適應(yīng)RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，得到有源電力濾波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的控制 律和自適應(yīng)律； 定義xd為參考電流，e為跟蹤誤差，A e-、妒X''為正定對(duì)角矩陣；其中sT為S的轉(zhuǎn)置； 對(duì)Vi求導(dǎo)可得：其中/為f的估計(jì)值，K = diag化11,…，Κηη)，A = diag(ai,…曰。），為元素為正常數(shù)的對(duì)角 矩陣，sgn(s)為符號(hào)函數(shù)； 那么將式(19)和式(18)代入式(17)可得：m 因此系統(tǒng)滿足了李雅普諾夫穩(wěn)定性理論條件，從而保證了系統(tǒng)的全局漸近穩(wěn)定性； RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用于逼近系統(tǒng)的非線性部分f，估計(jì)值輸出為：(21) 其中，益為RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)估計(jì)權(quán)值，款'為?的轉(zhuǎn)置，Φ (e) = [ Φ 1 (e)，Φ 2 (e)…Φ η (6)^，11=1，2,3-，，(1)1(6)為高斯基函數(shù)1 = 1，2,3-，，跟蹤誤差6為邸巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入； 則非線性部分的理想輸出為：(22) 其中，ε為重構(gòu)誤差，并且ε有界，有I |ε| |《εΝ，εΝ為任意小的正常數(shù)，ω*為RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的最佳權(quán)值； 將式(21)帶入式(19)，可得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器為：其中?為R邸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值估計(jì)誤差，涼=δ； - a，μ為常數(shù)； 對(duì)V2求導(dǎo)得：設(shè)計(jì)自適應(yīng)律為：(27) 其中Γ為常數(shù)。 將式(27)代入式(26)，可得：(28) 當(dāng)K>εN，?^:如；根據(jù)Barbalat定理，貝麵著時(shí)間的增長(zhǎng)，S趨近于0,所W可W得出在控 制律(23)和自適應(yīng)律(27)的作用下，整個(gè)有源電力濾波器的閉環(huán)系統(tǒng)是穩(wěn)定的。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，步驟二采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的輸出y逼近 整個(gè)滑模項(xiàng)εν sgn(s)，其逼近式的模型為：其中:W*為未知的理想?yún)?shù)矩陣；Eb為逼近誤差，滿足點(diǎn)是正整數(shù);設(shè)y為y*的估 計(jì)值，得到對(duì)εν sgn(S)的最優(yōu)補(bǔ)償輸出為：(30) 式中，W為r的估計(jì)值，定義估計(jì)誤差為:# = 1^4 - W。 則新的控制器為：(31) 其中，y=[yi，…，yi…，yn]T，yi為y的子變量。 為克服APF系統(tǒng)中未知參數(shù)W及幅值變化對(duì)控制器精度的影響，自適應(yīng)律設(shè)計(jì)為：(32) 其中，WieRNxi，RNxi為NX1 的實(shí)數(shù)矩陣，，W=[Wl;W2;W3]eRNX3;ηi〉o,Oi〉o,o《丫i<l為 設(shè)計(jì)參數(shù);其中OlWi是為了提高控制器的魯棒性，保證巧的有界； 貝1JAPF系統(tǒng)在控制律式(31)及自適應(yīng)律式(32)的作用下，可使得閉環(huán)控制系統(tǒng)的漸進(jìn) 穩(wěn)定。
【文檔編號(hào)】H02J3/01GK105977981SQ201610474567
【公開日】2016年9月28日
【申請(qǐng)日】2016年6月24日
【發(fā)明人】王騰騰, 雷單單, 曹頔, 費(fèi)峻濤
【申請(qǐng)人】河海大學(xué)常州校區(qū)