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    預測控制在電力電子技術中的應用

    2017-04-01 22:02:08王利華周榮富吳鵬松
    數(shù)字技術與應用 2016年10期
    關鍵詞:電力電子模型預測控制自動控制

    王利華++周榮富++吳鵬松

    摘要:模型預測控制算法采用了多步預測、滾動優(yōu)化和反饋校正等控制策略,因而具有控制效果好、魯棒性強、對模型精確性要求不高,它和非線性預測控制比較有各自的優(yōu)缺點,本文就它們?nèi)绾卧陔娏﹄娮又械膽米隽讼到y(tǒng)的分析和闡述,其優(yōu)越的性能在工業(yè)控制中已經(jīng)得到了廣泛的應用,最后對預測控制在電力電子中的應用前景做出了展望。

    關鍵詞:模型預測控制 非線性預測控制 電力電子 自動控制

    中圖分類號:TM76 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2016)10-0004-04

    電力電子技術是一門交叉學科,自動控制技術是電力電子設備的靈魂,它決定著系統(tǒng)的各種性能,如穩(wěn)態(tài)精度、暫態(tài)響應速度、魯棒性、可靠性等等。目前,許多控制方法都在電力電子領域得到了的應用,而一部分方法尚未得到大規(guī)模的研究和應用。預測控制是1978年由Richalet[1]提出的,經(jīng)過近三十年的發(fā)展,已經(jīng)形成三大公認的預測控制方法機理,即模型預測、滾動優(yōu)化和反饋校正。預測控制由于其優(yōu)越的性能在工業(yè)控制中得到應用,但在電力電子這樣的快速系統(tǒng)的應用研究還處于起步階段。本文對預測控制在電力電子中的應用研究做了小結,以期對這方面的研究起到促進作用。需要說明的是,有些電力電子方面文獻[2]-[4]也以預測控制作為題目或關鍵詞,但其所指的是無差拍控制等信號預測技術,和本文提到的預測控制應加以區(qū)別。

    1 模型預測控制原理和應用

    模型預測控制(Model Predictive Control,MPC)[5]是20世紀80年代發(fā)展起來的新型計算機控制算法,該算法直接產(chǎn)生于工業(yè)過程控制的實際應用,并不斷完善和發(fā)展。模型預測控制算法采用了多步預測、滾動優(yōu)化和反饋校正等控制策略,因而具有控制效果好、魯棒性強、對模型精確性要求不高的優(yōu)點。在工業(yè)生產(chǎn)過程中,許多對象都具有非線性、不確定、時變的特點,要建立精確的解析模型十分困難,因此傳統(tǒng)的控制方法,如PID控制,難以獲得良好的控制效果,而模型預測控制能夠有效地用于復雜對象的控制。傳統(tǒng)的預測控制采用基于脈沖響應的非參數(shù)模型作為內(nèi)部模型,用過去和未來的輸入輸出信息,預測系統(tǒng)未來的輸出狀態(tài),經(jīng)過用實測系統(tǒng)輸出與預測模型輸出的誤差來進行反饋校正,再與參考輸入軌跡進行比較,通過二次型性能指標進行動態(tài)優(yōu)化,計算當前時刻加于系統(tǒng)的控制動作,即先控制后動作,所以具有預見性,優(yōu)于先有信息反饋,再有控制動作的經(jīng)典反饋系統(tǒng)。

    模型預測控制大多應用于工業(yè)過程控制領域,在要求快速響應的電力電子領域應用不多,原因在于快速系統(tǒng)要求控制算法的周期必須限制在很短的時間內(nèi),而傳統(tǒng)的模型預測控制算法較復雜,運算量大,為此必須進行適當?shù)母倪M。

    1.1 以一階差分方程作為預測模型

    在傳統(tǒng)預測控制中的滾動優(yōu)化環(huán)節(jié)中,控制增量的最優(yōu)化準則為:

    其中y為系統(tǒng)輸出,w為期望輸出序列,λ為加權系數(shù),△u是控制增量。預測控制以最優(yōu)化準則的值最小化來確定控制增量△u。而且為了提高系統(tǒng)的魯棒性,控制的目的不是使輸出直接跟蹤給定值,而是跟蹤參考軌線,這樣使快速性降低。

    為了提高控制系統(tǒng)的快速性,文獻[6][7]嘗試將改進的預測控制應用于電流型PWM整流器(PWM Current Source Rectifier, PWM~CSR),電流型整流器的拓撲結構如圖1所示。T1~T6構成三相變流器,其直流側(cè)為大電感Ldc加負載電阻Rdc,交流側(cè)通過電感L和電網(wǎng)連接,控制的目的是使網(wǎng)側(cè)電壓和電流同相且電流無畸變,功率因數(shù)接近于1。

    首先,通過對系統(tǒng)方程的分析發(fā)現(xiàn)控制ia就能控制isa,為了簡化預測模型,在PWM-CSR中,合理設計交流側(cè)濾波器參數(shù),使,則Ia(s)和Isa(s)間的傳遞函數(shù)為:

    而文獻[7]省略了參考軌跡。在反饋校正環(huán)節(jié)中,用實測系統(tǒng)輸出isa(k)與預測模型輸出isam(k)的誤差來進行反饋校正,作為k+1時刻系統(tǒng)的閉環(huán)預測輸出,即:

    在動態(tài)優(yōu)化過程中,即希望未來時刻的預測電流isap(k+1)盡可能地接近k+1時刻的給定值,又不希望控制量過大,所以優(yōu)化性能指標選為:

    系統(tǒng)的控制框圖如圖2所示。仿真和實驗結果表明這種簡化的模型預測控制不但具有傳統(tǒng)預測控制的優(yōu)點,又簡化了算法,非常適合于快速系統(tǒng),應用前景廣闊。

    1.2 模糊模型預測控制

    雖然非線性預測控制可以改善電力電子系統(tǒng)的響應和控制精度,但前提條件是必須知道系統(tǒng)的精確模型,這在很多時候是做不到的。而模糊模型預測控制(Fuzzy Model Predictive Control)[8]無需系統(tǒng)結構和參數(shù)的先驗知識,被當作是設計復雜控制系統(tǒng)的有效工具。T-S模糊模型適于一大類非線性系統(tǒng)的建模,所以可用來預測有源電力濾波器的諧波電流。在模糊建模過程中,模糊模型來自于測量得到的輸入、輸出數(shù)據(jù),建模的方法是模糊聚類,產(chǎn)生了模糊集合后就可用來進行預測控制了。模糊預測控制用于APF的系統(tǒng)框圖如圖3所示。測量得到的輸入、輸出數(shù)據(jù)為APF輸出的補償電流和控制矢量的當前值和過去若干時刻的值,經(jīng)模糊模型預測算法后,得到控制矢量u。

    模糊建模的過程是這樣的,首先APF輸出補償電流可表達為:

    式中是歸一劃的第i個規(guī)則的真值。

    為了使模型更加簡潔和準確,還需進行模糊模型辨識,包括以下4個步驟:(1)用模糊聚類方法得到模糊前提條件;(2)檢查和合并相近模糊集;(3)用最小平方參數(shù)評價的方法確定規(guī)則推理;(4)確定模糊基的合適數(shù)量。

    接下來的就可以設計預測控制系統(tǒng),定義目標函數(shù)為:

    式中是補償電流參考值,Hc是控制范圍,Hp是預測范圍,P和Q是確定的權矩陣。此外,為了避免在每個采樣周期都要解決這種非凸的優(yōu)化問題,使預測控制不適合于快速系統(tǒng),采用了分支和界定(branch-and-bound)的優(yōu)化方法。

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