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交流稳压电源的改进神经网络PID控制

更新时间：2019-12-30 14:18:24 大小：2M 上传用户：xiaohei1810查看TA发布的资源 标签：交流稳压电源神经网络pid控制 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

建立了交流稳压电源主电路数学模型并分析其闭环稳压控制原理.由于装置具有较强的非线性和变结构、变参数特性,采用经典PID控制器很难获得理想的控制效果.将人工神经网络与传统PID控制器相结合,构成一种不依赖于被控对象精确数学模型的神经网络PID控制器.为了提高神经网络的收敛速度,采用Levenberg-Marquardt算法计算连接权值更新量,并对当前解施加一个以一定概率保留的随机扰动,加快迭代过程跳出局部极小点.对装置主电路和改进神经网络PID控制器进行仿真,结果表明:系统动态响应快,鲁棒性强,调节平滑,具有较好的控制效果.最后,制造并测试了额定电压660 V、容量400 kVA的实验样机,对理论研究进行了实验验证.

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第 ２１ 卷ꢀ第 ２ 期  
２０１７ 年 ２ 月  
Ｖｏｌ畅２１ Ｎｏ畅２  
Ｆｅｂ．２０１７  
电 ꢀ机ꢀ 与ꢀ 控 ꢀ制ꢀ 学ꢀ 报  
Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｍａｃｈｉｎｅｓ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ  
交 流稳 压电 源的 改进 神 经 网 络 PID 控 制  
王青山，ꢀ梁得亮，ꢀ杜锦华  
（西安交通大学 电力设备电气绝缘国家重点实验室，陕西 西安 ７１００４９）  
摘ꢀ要：建立了交流稳压电源主电路数学模型并分析其闭环稳压控制原理。 由于装置具有较强的  
非线性和变结构、变参数特性，采用经典 ＰＩＤ 控制器很难获得理想的控制效果。 将人工神经网络与  
传统 ＰＩＤ 控制器相结合，构成一种不依赖于被控对象精确数学模型的神经网络 ＰＩＤ 控制器。 为了  
提高神经网络的收敛速度，采用 Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ-Ｍａｒｑｕａｒｄｔ 算法计算连接权值更新量，并对当前解施加一  
个以一定概率保留的随机扰动，加快迭代过程跳出局部极小点。 对装置主电路和改进神经网络  
ＰＩＤ 控制器进行仿真，结果表明：系统动态响应快，鲁棒性强，调节平滑，具有较好的控制效果。 最  
后，制造并测试了额定电压 ６６０ Ｖ、容量 ４００ ｋＶＡ 的实验样机，对理论研究进行了实验验证。  
关键词：交流稳压电源；ＰＩＤ 控制器；人工神经网络；Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ-Ｍａｒｑｕａｒｄｔ 算法；连接权值  
DOI：１０．１５９３８ ／ｊ．ｅｍｃ．２０１７．０２．００１  
中图分类号：ＴＭ ４６４  
文献标志码：Ａ  
文章编号：１００７－４４９Ｘ（２０１７）０２－０００１－０９  
Improved neural network PID controller for regulated power supply  
ＷＡＮＧ Ｑｉｎｇ-ｓｈａｎ，ꢀＬＩＡＮＧ Ｄｅ-ｌｉａｎｇ，ꢀＤＵ Ｊｉｎ-ｈｕａ  
（Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｉｎｓｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｐｏｗｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ， Ｘｉ′ａｎ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｘｉ′ａｎ ７１００４９，Ｃｈｉｎａ）  
Abstract：Ｔｈｅ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｄｅｖｉｃｅ′ｓ ｍａｉｎ ｃｉｒｃｕｉｔ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｌｏｓｅｄ-ｌｏｏｐ ｖｏｌｔａｇｅ ｓｔａ-  
ｂｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｔｒｏｎｇ ｎｏｎ-ｌｉｎｅａｒｉｔｙ ａｎｄ ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｖａｒｉａｂｌｅ  
ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ， ｉｔ ｉｓ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｔｏ ａｃｈｉｅｖｅ ｉｄｅａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｅｆｆｅｃｔｓ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｃ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ  
ｎｅｔｗｏｒｋ ｗａｓ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ＰＩＤ ｒｅｇｕｌａｔｏｒ ｔｏ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ａ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｔｈａｔ  
ｄｉｄ ｎｏｔ ｒｅｌｙ ｏｎ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｓｅ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｏｂｊｅｃｔｓ．Ｔｏ ａｔｔａｉｎ ｆａｓｔｅｒ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｓｐｅｅｄ ｏｆ  
ｔｈｅ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ， ｔｈｅ Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ-Ｍａｒｑｕａｒｄｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｕｐｄａｔｉｎｇ ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ  
ｏｆ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｗｅｉｇｈｔｓ， ｔｏ ｗｈｉｃｈ ｒａｎｄｏｍ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ ｒｅｔａｉｎｅｄ ｉｎ ｃｅｒｔａｉｎ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｗｅｒｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｆｏｒ  
ｓｐｅｅｄｉｎｇ ｕｐ ｔｈｅ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｕｔ ｏｆ ｌｏｃａｌ ｍｉｎｉｍａ．Ｔｈｅ ｄｅｖｉｃｅ′ｓ ｍａｉｎ ｃｉｒｃｕｉｔ ｔｏｇｅｔｈｅｒ ｗｉｔｈ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔ-  
ｗｏｒｋ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｗａｓ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｈａｓ ｑｕｉｃｋ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ， ｓｔｒｏｎｇ ｒｏ-  
ｂｕｓｔｎｅｓｓ ａｎｄ ｓｍｏｏｔｈ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ．Ｔｅｓｔｉｎｇ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｕｃｈ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｗｅｒｅ ａｌｓｏ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎ-  
ｔａｌｌｙ ｕｓｉｎｇ ａ ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ ｗｉｔｈ ｖｏｌｔａｇｅ ｒａｔｉｎｇ ６６０ Ｖ ａｎｄ ｖｏｌｕｍｅ ｒａｔｉｎｇ ４００ ｋＶＡ．  
Keywords：ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｐｏｗｅｒ ｓｕｐｐｌｙ； ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ； ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ； Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ-Ｍａｒｑｕａｒｄｔ ａｌｇｏ-  
ｒｉｔｈｍ； ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｗｅｉｇｈｔ  
收稿日期： ２０１４ －１２ －１４  
基金项目：国家自然科学基金（５１１７７１２５）  
作者简介：王青山（１９８９—），男，博士研究生，研究方向为新型智能配网变压器及其控制系统；  
梁得亮（１９６５—），男，教授，博士生导师，研究方向为电磁器件及其系统的分析与实现；  
杜锦华（１９８４—），女，博士，讲师，研究方向为变压器设计及参数分析技术。  
万方数据  
通信作者：梁得亮  
２
电ꢀ机ꢀ与ꢀ控ꢀ制ꢀ学ꢀ报ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ第 ２１ 卷ꢀ  
0ꢀ引ꢀ言  
1ꢀ系统建模  
交流稳压电源抑制供电系统中由于大容量负载  
1．1ꢀ主电路拓扑  
交流稳压电源主电路拓扑如图 １ 所示，符号  
启停、供电线路损耗、闪电雷击等因素引起的公共连  
接点电压波动［１ －３］ ，提高供电质量。 随着电力电子  
技术的发展、控制策略的成熟以及微处理器运算速  
度的提升，装置中的自耦变压器逐渐被大功率电力  
电子变换器取代，实现了无机械触点和电压连续补  
偿，并通过引入先进的控制方法大大提高了装置的  
“ ＋”标明补偿前电网电压、补偿电压和补偿后输出  
电压之间的极性关系。 装置主要包括功率变换器、  
滤波器和补偿变压器三大部分，其中功率变换器由  
整流电路、直流母线电容、制动电路和逆变电路等  
构成。  
自动化程度［４ －７］  
。
为了获得较高的功率密度，装置中补偿变压器  
的磁路通常设计得比较饱和，同时，电力电子变换器  
的开关控制方式导致了高度的非线性及变结构、变  
参数特性，精确的系统数学模型难以建立。 然而，对  
于时变非线性控制对象，采用局部线性化方法设计  
的经典 ＰＩＤ 控制器很难达到理想的控制效果， 因此，  
装置普遍存在稳压精度低、响应慢 、输出电压超调量  
大波、 形振荡和负载适应性差等问题 。  
图 1ꢀ主电路拓扑  
Fig．1ꢀMain circuit topology  
文献［８］采用神经网络在线辨识自学习整定控  
制器和重复控制器共同对正弦波逆变电源进行控  
制，实现了输出电压对指令值的较快跟踪，但该方法  
需要对输出相应于输入的灵敏度函数进行在线辨  
识，实现较复杂；文献［９］ 提出在 ＤＣ-ＤＣ 斩波电源  
中应用非线性 ＰＩＤ 控制，增强了系统对参数扰动的  
鲁棒性和适应性，但是存在控制参数难以选取的问  
题；文献［１０］引入一种前馈 Ｂ －样条神经网络控制  
算法与经典比例 －微分算法对 ＵＰＳ 电源逆变器进  
行并行控制，输出波形响应快且正弦度好，但是稳态  
误差较大，难以达到较高的控制精度；文献［１１］ 研  
究了神经网络 ＰＩＤ 算法在并网逆变电源的比例谐振  
控制器参数自整定过程中的应用，显示出对并网电  
流较好的控制，但采用 ＢＰ 算法导致神经网络的收  
敛速度慢，且易陷入局部极小点。  
1．2ꢀ整流电路与制动电路  
如图 ２ 所示，整流电路采用三相不控整流桥，将  
三相交流电压转换为脉动的直流电压，再经直流母  
线电容 C 滤除脉动分量后输出稳定的直流电压，而  
制动电路由放电电阻 R 和制动开关管 S 组成。 若  
稳压电源的负载运行在能量回馈状态，直流母线电  
容 C 受到回馈能量的充电作用，直流母线电压上升  
至高于预设值时，制动开关管 S 开通，直流母线电容  
C 放电泄能。 整流电路和制动电路的状态方程为  
ｄuｄｃ  
uｄｃ iｄｃ  
RC  
１
C
＝
（iＡ ＋iＢ ＋iＣ ） －s  
－ 。 （１）  
ｄt  
C
式中：uｄｃ 为直流母线电容 C 两端的电压；iＡ 、iＢ 、iＣ 为  
电网输入线电流；s 为制动开关管的开关函数，其值  
为 １ 时开关管导通；iｄｃ 为直流环节的输出电流。  
1．3ꢀ逆变电路和滤波器  
逆变电路和滤波器的 Ａ 相支路如图 ３ 所示，分  
别采用单相全控逆变桥和 ＬＣ 滤波器，将直流母线  
电压 uｄｃ 变换成高频 ＰＷＭ 电压，经滤除高频分量后，  
输出工频正弦交流的 Ａ 相补偿变压器初级绕组电  
压 u１Ａ ，而 Ｂ 相和 Ｃ 相支路的结构与之相同。  
忽略开关管的通态压降，则逆变电路和滤波器  
本文建立了交流稳压电源中整流电路、制动电  
路、补偿变压器、逆变电路和滤波器等环节的数学模  
型，分析了各环节的工作原理和闭环稳压控制策略；  
将人工神经网络与经典 ＰＩＤ 控制器结合，构建了一  
种比例、积分和微分系数在线调节的神经网络 ＰＩＤ  
控制器；设计了一种改进的连接权值更新算法用于  
优化神经网络的反向迭代收敛过程；仿真和实验验  
万方数据  
证了本文所提出控制方法的有效性。  

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