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交流稳压电源的改进神经网络PID控制

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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２１Ｎｏ畅２

Ｆｅｂ．２０１７

电 ꢀ机ꢀ 与ꢀ 控 ꢀ制ꢀ 学ꢀ 报

ＥｌｅｃｔｒｉｃＭａｃｈｉｎｅｓａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ

ꢀ

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

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６６０Ｖ、容量４００ｋＶＡ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：ＴＭ４６４

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

ＷＡＮＧＱｉｎｇ-ｓｈａｎ，ꢀＬＩＡＮＧＤｅ-ｌｉａｎｇ，ꢀＤＵＪｉｎ-ｈｕａ

（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＩｎｓｕｌａｔｉｏｎａｎｄＰｏｗｅｒＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｘｉ′ａｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ７１００４９，Ｃｈｉｎａ）

Abstract：Ｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｄｅｖｉｃｅ′ｓｍａｉｎｃｉｒｃｕｉｔｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｎｄｔｈｅｃｌｏｓｅｄ-ｌｏｏｐｖｏｌｔａｇｅｓｔａ-

ｂｉｌｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｉｓａｎａｌｙｚｅｄ．Ｗｉｔｈｔｈｅｓｔｒｏｎｇｎｏｎ-ｌｉｎｅａｒｉｔｙａｎｄｖａｒｉａｂｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｎｄｖａｒｉａｂｌｅ

ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏａｃｈｉｅｖｅｉｄｅａｌｃｏｎｔｒｏｌｅｆｆｅｃｔｓｕｓｉｎｇｔｈｅｃｌａｓｓｉｃＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌ

ｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌＰＩＤｒｅｇｕｌａｔｏｒｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｔｈａｔ

ｄｉｄｎｏｔｒｅｌｙｏｎｔｈｅｐｒｅｃｉｓｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｏｂｊｅｃｔｓ．Ｔｏａｔｔａｉｎｆａｓｔｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｏｆ

ｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅＬｅｖｅｎｂｅｒｇ-Ｍａｒｑｕａｒｄｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｕｐｄａｔｉｎｇｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ

ｏｆｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｗｅｉｇｈｔｓ，ｔｏｗｈｉｃｈｒａｎｄｏｍｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｒｅｔａｉｎｅｄｉｎｃｅｒｔａｉｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｗｅｒｅａｐｐｌｉｅｄｆｏｒ

ｓｐｅｅｄｉｎｇｕｐｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓｏｕｔｏｆｌｏｃａｌｍｉｎｉｍａ．Ｔｈｅｄｅｖｉｃｅ′ｓｍａｉｎｃｉｒｃｕｉｔｔｏｇｅｔｈｅｒｗｉｔｈｎｅｕｒａｌｎｅｔ-

ｗｏｒｋＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗａｓｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｈａｓｑｕｉｃｋｒｅｓｐｏｎｓｅｓ，ｓｔｒｏｎｇｒｏ-

ｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｓｍｏｏｔｈａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ．Ｔｅｓｔｉｎｇａｎｄｖａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆｓｕｃｈｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗｅｒｅａｌｓｏｃｏｎｄｕｃｔｅｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎ-

ｔａｌｌｙｕｓｉｎｇａｐｒｏｔｏｔｙｐｅｗｉｔｈｖｏｌｔａｇｅｒａｔｉｎｇ６６０Ｖａｎｄｖｏｌｕｍｅｒａｔｉｎｇ４００ｋＶＡ．

Keywords：ｒｅｇｕｌａｔｅｄｐｏｗｅｒｓｕｐｐｌｙ；ＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ-Ｍａｒｑｕａｒｄｔａｌｇｏ-

ｒｉｔｈｍ；ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｗｅｉｇｈｔ

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

ｄu_ｄｃ

u_ｄｃi_ｄｃ

１

＝

（i_Ａ＋i_Ｂ＋i_Ｃ）－s

－。（１）

ｄt

式中：u_ｄｃ为直流母线电容 C 两端的电压；i_Ａ、i_Ｂ、i_Ｃ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；i_ｄｃ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 u_ｄｃ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 u_１Ａ，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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