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      基于LMI的DC/DC變換器魯棒模型預(yù)測控制

      2022-04-28 11:56:44王曉蘭賈啟明
      廣東電力 2022年4期
      關(guān)鍵詞:觀測器電感擾動

      王曉蘭,賈啟明

      (蘭州理工大學(xué)電氣與控制工程國家級實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心,甘肅 蘭州 730050)

      DC/DC變換器通過開關(guān)器件的導(dǎo)通與關(guān)斷來實(shí)現(xiàn)電壓變換,作為直流電源、負(fù)荷、儲能與直流母線間的重要媒介,DC/DC變換器的輸出電壓紋波小、狀態(tài)穩(wěn)定是衡量控制器的重要性能指標(biāo)之一。在系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行過程中存在干擾因素,導(dǎo)致輸出電壓的狀態(tài)不穩(wěn)定或有較大的紋波,輸出電壓質(zhì)量不高,非常不利于后級載荷的安全穩(wěn)定運(yùn)行[1-4]。

      針對控制DC/DC變換器的問題,文獻(xiàn)[5-7]采用傳統(tǒng)的比例積分(proportional integral,PI)控制方法,通過電壓、電流雙閉環(huán)的控制策略實(shí)現(xiàn)直流變換器控制,同時根據(jù)主要參數(shù)的設(shè)計(jì)與選擇實(shí)現(xiàn)直流增益優(yōu)化。Kothare于1996年提出一種基于線性矩陣不等式(linear matrix inequality,LMI)的魯棒模型預(yù)測控制(robust model predictive control,RMPC)綜合方法,使得整個控制系統(tǒng)在受到干擾時仍能保持比較穩(wěn)定的狀態(tài)[8]。針對系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行時不可測因素對輸入量帶來影響的問題,文獻(xiàn)[9]提出RMPC策略,通過對系統(tǒng)進(jìn)行分析,將影響輸入量的因素進(jìn)行優(yōu)化,將優(yōu)化結(jié)果帶入系統(tǒng)模型中進(jìn)行控制,可以提高對系統(tǒng)狀態(tài)的跟蹤能力,并且有效降低系統(tǒng)誤差。針對復(fù)雜環(huán)境下系統(tǒng)的模型精度低、魯棒性差等問題,文獻(xiàn)[10]設(shè)計(jì)了一種基于自適應(yīng)模型預(yù)測理論的軌跡跟蹤控制策略,分析約束條件,設(shè)計(jì)預(yù)測時域內(nèi)的代價函數(shù),保證系統(tǒng)的時效性??紤]在實(shí)際運(yùn)行中干擾因素對系統(tǒng)的影響,文獻(xiàn)[11]對約束條件進(jìn)行優(yōu)化,使運(yùn)行狀態(tài)收斂到期望的平衡點(diǎn),該控制策略保證了對系統(tǒng)中由干擾因素帶來影響的有效補(bǔ)償。針對系統(tǒng)運(yùn)行中由不確定性因素造成的狀態(tài)時滯問題,文獻(xiàn)[12]設(shè)計(jì)一種新的模型預(yù)測控制器來近似時滯延遲,在系統(tǒng)建模時考慮時滯系統(tǒng)的上下界,保證了閉環(huán)系統(tǒng)的魯棒性。針對系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)與理想狀態(tài)的相關(guān)性以及運(yùn)行效率的問題,文獻(xiàn)[13]提出基于RMPC的彈性運(yùn)行策略,建立優(yōu)化決策模型,再求解最小-最大問題。針對模型不確定性問題,文獻(xiàn)[14-15]設(shè)計(jì)一種RMPC策略,將含不確定性約束的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為最小-最大問題的求解,并最終將其轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問題來求解。針對線性系統(tǒng)的不確定性的問題,文獻(xiàn)[16]提出一種RMPC方法,對控制系統(tǒng)施加一些穩(wěn)定性限制,將其包含在RMPC策略處理的一組約束中,從而使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。文獻(xiàn)[17]對模型估計(jì)程序的數(shù)據(jù)施加一些特定條件,限制了數(shù)據(jù)的實(shí)際使用條件,為此,提出一種新的數(shù)據(jù)驅(qū)動控制方法,即將數(shù)據(jù)驅(qū)動的概念集成到RMPC架構(gòu)中,由此實(shí)現(xiàn)遞歸可行性和穩(wěn)定性。針對一類線性離散時滯系統(tǒng)的問題,文獻(xiàn)[18]提出具有主動補(bǔ)償機(jī)制的RMPC方法,通過Lyapunov穩(wěn)定性理論來解決一組線性基質(zhì)不平等問題;此外還考慮了不確定性問題,可大大降低控制器的保守性,保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[19]采用基于LMI的離線輸出反饋魯棒預(yù)測算法對系統(tǒng)進(jìn)行控制,這種控制策略可以減少在線運(yùn)算量,并且通過狀態(tài)重構(gòu)形成新的狀態(tài)變量,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制快速性,保證系統(tǒng)的魯棒性。

      以上文獻(xiàn)所采用的RMPC方法對受未知擾動的系統(tǒng)均能進(jìn)行有效控制,但難以建立考慮系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中受擾動因素的模型[20]。因此,本文設(shè)計(jì)反饋控制,即將DC/DC變換器的狀態(tài)空間模型轉(zhuǎn)化為對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)的狀態(tài)變量模型,再通過LMI[21]使系統(tǒng)漸近穩(wěn)定,以消除系統(tǒng)中存在的穩(wěn)態(tài)誤差;針對系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行時存在的干擾因素設(shè)計(jì)觀測器,并結(jié)合原系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)建立估計(jì)模型,使干擾因素帶來的不利影響逐漸趨于0;設(shè)計(jì)一種將觀測器嵌入反饋控制的控制器,利用MATLAB對該控制器進(jìn)行數(shù)值仿真,以驗(yàn)證所提控制策略的可行性。

      1 Boost變換器狀態(tài)空間平均模型

      Boost變換器如圖1所示,其中:uin為輸入電壓;C為電容;R為電阻;L為電感;iL為電感電流;uo為輸出電壓;VT為開關(guān)管;VD為二極管。

      圖1 Boost變換器Fig.1 Boost converter

      令D為Boost變換器的占空比,根據(jù)在1個周期Ts中的運(yùn)行狀態(tài)列寫狀態(tài)方程。

      (1)

      式中t為時間。

      b)在DTs

      (2)

      將狀態(tài)方程經(jīng)平均化處理后表示為:

      (3)

      式(3)可以寫成

      (4)

      2 設(shè)計(jì)基于LMI的RMPC

      圖2 控制結(jié)構(gòu)Fig.2 The control structure

      首先在原控制系統(tǒng)基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)反饋控制,并建立目標(biāo)函數(shù)求取可行解;然后通過可行解證明本文所設(shè)計(jì)控制器的閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性;最后設(shè)計(jì)控制對象的觀測器,并將其帶入反饋控制中,保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

      2.1 設(shè)計(jì)系統(tǒng)反饋控制律

      圖3 反饋控制結(jié)構(gòu)Fig.3 Feedback control structure

      運(yùn)用狀態(tài)反饋控制對變換器實(shí)際輸出電壓與理論值的偏差不斷進(jìn)行修正,使其實(shí)際輸出更接近理論值,從而對變換器進(jìn)行控制。

      通過建立模型預(yù)測控制的目標(biāo)函數(shù),求解控制對象在約束條件下的可行解或者在可行域內(nèi)的最優(yōu)解。對式(4)系統(tǒng)建立如下目標(biāo)函數(shù)

      u(k+i|k)TRu(k+i|k)].

      (5)

      式中:Q1為對稱半正定矩陣或正定矩陣;R為正定矩陣;x(k+i|k)表示基于k時刻的k+i時刻狀態(tài)的預(yù)測值;u(k+i|k)表示在k時刻優(yōu)化的控制輸入在k+i時刻的值。

      定義Lyapunov函數(shù)

      V(x)=xTPx.

      (6)

      式中P為半正定矩陣。

      通過選擇Lyapunov函數(shù),滿足xTPx是目標(biāo)函數(shù)的一個上界,即

      (7)

      狀態(tài)反饋u=Kx使得Af=A+BK是漸近穩(wěn)定的,可滿足矩陣中全部元素的最大值λmax(Af)≤γ,其中γ為目標(biāo)函數(shù)的性能指標(biāo)上界。

      假定系統(tǒng)狀態(tài)的精確測量值在每個采樣時刻k都是可用的,即

      x(k|k)=x(k)

      (8)

      成立,那么可以得到

      V(x(k|k))=V(x(k)).

      (9)

      令Q=γP-1,運(yùn)用Schur補(bǔ)定理將λmax(Af)≤γ與V(x(k))結(jié)合之后轉(zhuǎn)化為

      (10)

      在采樣時刻k,對于線性時不變系統(tǒng)可以使V(x(k))滿足下列魯棒穩(wěn)定性約束不等式:

      V(x(k+i+1|k))-V(x(k+i|k))≤-J∞(k).

      (11)

      推導(dǎo)得到相應(yīng)的狀態(tài)反饋控制律

      u(k+i|k)=Kx(k+i|k).

      (12)

      當(dāng)不等式

      (A+BK)TP(A+BK)-P+KTRK+Q1≤0

      (13)

      成立時,令P=γQ-1,K=YQ-1,根據(jù)Schur補(bǔ)定理轉(zhuǎn)化計(jì)算得到

      (14)

      式中I為單位矩陣。

      通過將Q1矩陣與R矩陣帶入黎卡提矩陣方程中,可以計(jì)算得到矩陣P,即

      ATP+PA-PBR-1BTP+Q1=0.

      (15)

      2.2 證明閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性

      為了分析閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,首先需要證明系統(tǒng)狀態(tài)的精確測量值在k時刻的可行解,在t>k時依然是可行的。

      根據(jù)式(8),同理可以得到在k+1時刻對應(yīng)的等式

      x(k+1|k+1)=x(k+1).

      (16)

      結(jié)合式(4)、(7)、(16),計(jì)算得到

      x(k+1|k+1)=x(k+1|k).

      (17)

      式(17)說明系統(tǒng)狀態(tài)的精確測量值在k時刻的可行解,在t>k時依然可行。

      對式(6)系統(tǒng)建立函數(shù)

      V(x(k|k))=x(k|k)TPkx(k|k).

      (18)

      式中Pk為k時刻的最優(yōu)解,且Pk>0,參照式(16)的說明,Pk也是k+1時刻優(yōu)化問題的可行解。

      在式(18)基礎(chǔ)上建立k+1時刻對應(yīng)的函數(shù)

      V(x(k+1|k+1))=

      x(k+1|k+1)TPk+1x(k+1|k+1).

      (19)

      結(jié)合式(18)、(19),根據(jù)最優(yōu)解與可行解的關(guān)系可以推算得到

      x(k+1|k+1)TPk+1x(k+1|k+1)≤

      x(k+1|k+1)TPkx(k+1|k+1).

      (20)

      結(jié)合式(17)、(18)、(20),推導(dǎo)計(jì)算得到

      x(k+1|k)TPkx(k+1|k)≤

      x(k|k)TPkx(k|k).

      (21)

      結(jié)合式(20)、(21),推算得出

      x(k+1|k+1)TPk+1x(k+1|k+1)<

      x(k|k)TPkx(k|k).

      (22)

      式(22)成立,說明閉環(huán)系統(tǒng)Lyapunov二次函數(shù)隨著t的增長而嚴(yán)格遞減,由此證明閉環(huán)系統(tǒng)是漸進(jìn)穩(wěn)定的。

      2.3 設(shè)計(jì)帶觀測器的反饋控制

      對式(4)系統(tǒng),建立對應(yīng)觀測器的模型

      (23)

      對式(23)系統(tǒng),設(shè)計(jì)帶觀測器的反饋控制結(jié)構(gòu),如圖4所示。

      圖4 帶觀測器的反饋控制結(jié)構(gòu)Fig.4 Feedback control structure with the observer

      定義誤差估計(jì)模型

      (24)

      結(jié)合式(4)、(23)、(24),推算出誤差估計(jì)模型

      (25)

      狀態(tài)觀測器是通過極點(diǎn)配置來設(shè)計(jì)增益矩陣的,這就需要觀測器的極點(diǎn)可以任意配置,條件是原被控系統(tǒng)狀態(tài)完全能觀。運(yùn)用LMI工具箱計(jì)算得到

      (26)

      3 仿真結(jié)果分析

      為評估所設(shè)計(jì)基于LMI的RMPC系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)性能以及運(yùn)行過程中的魯棒穩(wěn)定性,在MATLAB/Simulink仿真環(huán)境中搭建圖1所示變換器的仿真模型,電路參數(shù)見表1。對基于LMI的RMPC策略與傳統(tǒng)的PI控制進(jìn)行仿真,并對比分析仿真結(jié)果。

      表1 系統(tǒng)參數(shù)Tab.1 System parameters

      3.1 電感電流和輸出電壓的響應(yīng)性能

      給定電源電壓為24 V,輸出電壓參考值為100 V,并且保持負(fù)載電阻5 Ω不變。分別采用基于LMI的RMPC策略與PI控制,得到變換器電感電流和輸出電壓的響應(yīng)性能如圖5、圖6所示。

      圖5 電感電流的響應(yīng)性能Fig.5 Response performance of inductive current

      圖6 輸出電壓的響應(yīng)性能Fig.6 Response performance of output voltage

      從圖5可以看出:基于LMI的RMPC策略下,Boost變換器電感電流經(jīng)過0.04 s逐漸上升至穩(wěn)定值83.34 A,無超調(diào),系統(tǒng)到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)后,輸出電壓無明顯振蕩;在PI控制下,Boost變換器的電感電流最大值為108.9 A,最小值為80 A,經(jīng)過0.12 s到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài),超調(diào)量為33.7%,電感電流振蕩區(qū)間為83.1~83.3 A。

      從圖6可以看出:基于LMI的RMPC策略下,Boost變換器的輸出電壓經(jīng)過0.03 s逐漸上升至輸出電壓參考值100 V,無超調(diào),穩(wěn)定后輸出電壓無明顯波動;在PI控制下,Boost變換器的輸出電壓最高值為108.58 V,最低值為98.88 V,經(jīng)過0.1 s恢復(fù)到輸出電壓目標(biāo)值100 V,超調(diào)量為8.58%;輸出電壓振蕩區(qū)間為99.8~100.15 V。

      與PI控制相比,基于LMI的RMPC策略下,電感電流和輸出電壓的超調(diào)量小,到達(dá)穩(wěn)態(tài)的時間短,動態(tài)響應(yīng)快,輸出電壓紋波小。因此,采用所提策略的控制系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)性能更好。

      3.2 考慮負(fù)載擾動時的響應(yīng)性能

      通過給負(fù)載施加階躍擾動進(jìn)行仿真,測試所提策略的抗干擾能力,同時與PI控制仿真結(jié)果對比。在保持輸入電壓24 V和輸出電壓參考值100 V不變的情況下,當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行到0.2 s時,Boost變換器的負(fù)載由5 Ω突變?yōu)? Ω,得到如圖7、圖8所示的電感電流和輸出電壓波形。

      圖7 負(fù)載擾動時電感電流波形Fig.7 Inductive current waveforms under load disturbance

      圖8 負(fù)載擾動時輸出電壓波形Fig.8 Output voltage waveforms under load disturbance

      從圖7可以看出,擾動發(fā)生后:在所提策略下,Boost變換器的電感電流經(jīng)過0.03 s恢復(fù)到新的穩(wěn)定值69.5 A,沒有超調(diào)量,受擾后動態(tài)響應(yīng)快,系統(tǒng)到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)后電感電流無明顯振蕩;在PI控制下,Boost變換器的電感電流下降至63.35 A,經(jīng)過0.15 s后恢復(fù)到穩(wěn)定值69.5 A,超調(diào)量為8.8%,受擾后動態(tài)響應(yīng)快,系統(tǒng)到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)后電感電流振蕩區(qū)間為69.3~69.6 A。

      從圖8可以看出,擾動發(fā)生后:在所提策略下,Boost變換器的輸出電壓升高至112.24 V,然后恢復(fù)到輸出電壓參考值100 V,擾動后到達(dá)穩(wěn)態(tài)時間為0.07 s,輸出電壓無超調(diào),系統(tǒng)到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)后輸出電壓無明顯振蕩;在PI控制下,Boost變換器的輸出電壓升高至129 V,最小值為96.79 V,擾動后到達(dá)穩(wěn)態(tài)時間為0.15 s,穩(wěn)定后的輸出電壓值為參考值100 V,超調(diào)量為29%,輸出電壓振蕩區(qū)間為99.8~100.15 V。

      對比圖7、圖8可以看出,在基于LMI的RMPC策略作用下,電感電流無超調(diào),輸出電壓超調(diào)較小,輸出電壓紋波小,擾動后重新達(dá)到穩(wěn)態(tài)時間短,動態(tài)響應(yīng)快。因此,采用所提策略的控制系統(tǒng)魯棒穩(wěn)定性更好。

      3.3 輸入電壓擾動情況下的響應(yīng)性能

      給變換器施加輸入電壓擾動,保持負(fù)載電阻5 Ω、輸出電壓參考值100 V不變的情況下,在0.2 s時變換器輸入電壓由24 V變?yōu)?9 V,分別采用基于LMI的RMPC策略與PI控制進(jìn)行仿真,得到輸入電壓變動情況下輸出電壓的響應(yīng)性能如圖9所示。

      圖9 輸入電壓擾動情況下的響應(yīng)性能Fig.9 Response performance under output voltage fluctuation

      從圖9可以看出:在0.2 s時加入輸入電壓擾動,輸出電壓隨著增大;采用基于LMI的RMPC策略時,輸出電壓最大上升至104 V,超調(diào)量為4%,穩(wěn)定后無明顯波動,受到擾動后0.02 s到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài);采用PI控制時,輸出電壓最大上升至107.15 V,最小為97.65 V,超調(diào)量為7.15%,波動范圍為99.9~100.1 V,到達(dá)穩(wěn)態(tài)的時間為0.15 s。

      與PI控制相比,所提策略的輸出電壓紋波小,超調(diào)量小,受擾后重新到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)的時間更快。在實(shí)際應(yīng)用中,輸出電壓的紋波數(shù)值越小表示輸出電壓質(zhì)量就越高,對比可以看出,基于LMI的RMPC策略比PI控制方法的輸出電壓質(zhì)量高。系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)這一性能主要體現(xiàn)在系統(tǒng)運(yùn)行過程中到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)的時間和受擾動后重新到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)的時間,時間越短表明控制性能越好,同樣可以看出,所提策略比PI控制方法的控制性能好。

      4 結(jié)束語

      本文旨在解決DC/DC變換器在實(shí)際運(yùn)行情況下輸出電壓狀態(tài)不穩(wěn)定、紋波大、質(zhì)量較低導(dǎo)致系統(tǒng)性能較差的問題,提出一種基于LMI的RMPC策略,通過將觀測器嵌入反饋控制來降低系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中由電磁干擾等因素帶來的誤差影響,在使變換器輸出電壓質(zhì)量滿足要求的同時,保證系統(tǒng)在受到擾動時依舊能保持穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。運(yùn)用MATLAB對所提策略進(jìn)行仿真,并與PI控制的仿真進(jìn)行對比,結(jié)果表明其控制性能更好,可以保證系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性。

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