IMC廣告策劃論文范文第1篇
在工業應用領域中大多需要多臺電機同時運行,出于對性能指標、系統冗余、經濟實效等方面的考慮,往往會采用多機傳動系統。鑒于IMC的固有特性,可以用它建立多逆變器的多機傳動系統。IMC多機傳動系統中間直流母線上可連接多個逆變級,即多個逆變級共享一個整流級。與傳統交直交變換器多機傳動系統相比,IMC由于無中間儲能元件,因此有重量輕、體積小、功率密度大、使用壽命長的優點。
圖1所示為IMC多機傳動系統的拓撲結構。由圖1可以看出,該系統沒有儲能元件,輸入與輸出直接相關。由于多臺電機可以處于不同的運行狀態,其能量流動較為復雜。如果電網電壓出現異常,會給系統分析帶來很大的困難。例如,多臺電機都處于電動運行狀態時,輸入電壓的不平衡等非正常因素會對其輸出產生直接影響,在輸出電流中產生難以濾除的低頻諧波,進而導致輸入側電流質量下降。文獻[2]介紹了一種針對輸入電壓修改開關函數的控制方法,但是該方法計算復雜,不易操作;文獻[3]提出了一種時變調制比的概念,根據輸入電壓情況修改虛擬整流級的調制系數對輸入不平衡電壓進行補償,改善變換器的輸出性能。
a,b,c—三相輸入電壓;M1,M2,…,Mk—第1,2,…,k臺異步電機。
本文在分析IMC多機傳動系統調制策略的基礎上,針對多臺電機都處于電動運行狀態、輸入電壓不平衡的問題,提出了一種基于瞬時功率理論的補償方案,對基于電流空間矢量的整流級調制矢量進行改進,將不平衡的電壓矢量分解為正負序分量,保證輸入有功功率恒定,控制輸入電流矢量達到改善輸出性能的目的,仿真結果證明了該方案的有效性。
1IMC多機傳動系統的調制策略
IMC多機傳動系統的整流級采用電流空間矢量脈寬調制(SVPWM)方法,可獲得對稱的正弦輸入電流和可調的功率因數;k個三相橋式逆變級電路均采用SVPWM方法,可分別獲得頻率和幅值可調的正弦輸出電壓。對IMC多機傳動系統進行控制時,先分配整流級電路開關狀態矢量的作用時間,然后配合整流級控制k個逆變級電路開關狀態矢量的作用時間。
根據IMC多機傳動系統的拓撲結構及其PWM調制策略,當多臺電機均處于電動運行狀態時,若輸入電壓不平衡,可從功率的角度調整調制策略。由于k個逆變級電路均采用電壓型逆變器,因此為了簡化控制策略,輸入電壓不平衡時主要采用調整整流級電路的調制策略,將逆變級和電機看作電流源[4]。
當整流級采用SVPWM方法時[1],以區間1為例,非零矢量I1(1,0,-1)對應a,c相間輸入電壓uac,非零矢量I6(1,-1,0)對應a,b相間輸入電壓uab,各個矢量對應的占空比為
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式中,dμ,dv為兩個非零矢量的占空比;d0為零矢量的占空比;mc為調制比;θ為空間矢量角。
中間直流環節一個周期內平均直流電壓undefined為
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式中,Uim為輸入電壓幅值;cos φi為輸入功率因數。
由式(2)可知,中間直流環節一個周期內平均直流電壓為恒定值,與Uim,mc和cos φi有關。
當k個逆變級均采用SVPWM方法時,則中間直流環節一個周期內的平均電流
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式中,ωi為輸入側角頻率;mvn為第n個逆變級的調制比,n=1,2,…,k;Iomn為第n個逆變級輸出電流矢量的幅值;cos φLn為第n臺電機的負載功率因數。
當k個逆變級電路均采用SVPWM調制,輸出電流平衡時,中間直流環節一個周期內的平均電流也是恒定的,其值與各逆變級的輸出電流矢量幅值、調制比和各電機的負載功率因數成正比。
整流級電路采用SVPWM方法時,輸入電流矢量的幅值由調制比和直流環節的平均電流決定。當整流級在區間1調制時,三相輸入電流ia,ib,ic分別為
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將式(1)代入式(4)可得
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即輸入電流矢量的幅值與調制比、中間直流環節一個周期內的平均電流有關。當這兩者恒定時,輸入電流矢量的幅值也是恒定的。
根據上述分析,多臺電機均處于電動運行狀態時,若輸入電壓平衡,則中間直流環節一個周期內平均電壓恒定;若此時k個逆變級均采用SVPWM方法,則各個逆變級輸出電壓矢量幅值恒定;若此時k臺負載平衡,則各個逆變級輸出電流矢量的幅值也恒定。所以,逆變級輸出側有功功率、中間直流環節的有功功率和 IMC輸入側有功功率均為恒定。由于IMC多機傳動系統中間直流環節無儲能元件,所以無傳導損耗,輸入輸出有功功率相等,即
Pin=Pout=Pdc=常量 (6)
式中,Pin為輸入側有功功率;Pout為輸出側有功功率;Pdc為中間直流環節有功功率。
2輸入電壓不平衡時的調制策略
上述空間矢量調制方法對于對稱正弦的輸入電壓可得到理想的調制效果,但當輸入電壓不平衡時,由式(2)可知,直流環節一個周期內平均電壓不能保持恒定,而逆變級采用SVPWM方法是在中間直流環節電壓恒定的前提下實現的,所以此時的輸出電壓矢量幅值不是恒定的,輸出電流會發生畸變,導致波形質量變差,電機轉速發生變化,控制性能變差,影響系統的性能。因此要對輸入電壓不平衡進行補償,減少輸入電壓不平衡對輸出性能的影響,就需要保證直流環節一個周期內的平均電壓保持恒定。
如果根據輸入電壓修改整流級的調制矢量,使中間直流環節一個周期內的平均電壓為常量,由于逆變級調制的前提條件是假定中間直流環節電壓平均值為恒定,所以逆變級的調制無需做修改,就可以使輸出電壓矢量的幅值保持恒定。在三相平衡負載情況下,輸出電流矢量的幅值也為恒定,則輸出側有功功率恒定。由式(3)可得,直流環節一個周期內的平均電流也是恒定的,因此中間直流環節有功功率為常量,由式(6)可知輸入側有功功率恒定。這時只需要調整輸入電流矢量的參考值,保證輸入側有功恒定,就能保證中間直流環節一周期平均電壓恒定,從而達到補償效果。
當輸入電壓不平衡時,要實現恒定的輸入有功功率,輸入電流必定是不平衡的。因此,整流級的電流矢量幅值是變化的,其空間矢量軌跡不是標準的圓形;調制比也是變化的。將不平衡的三相輸入電壓表示為正、負序分量的形式:
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式中,ua(t),ub(t),uc(t)分別為a,b,c相輸入電壓;Up,Un分別為輸入電壓正、負序分量的幅值;α,β分別為輸入電壓正、負序分量的初始相位。
同理,輸入電流也由正、負序分量構成:
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式中,ia(t),ib(t),ic(t)分別為a,b,c相輸入電流;Ip,In分別為輸入電流正、負序分量的幅值;ε,η分別為輸入電流正、負序分量的初始相位。
這時,IMC輸入側瞬時有功功率為
Pin(t)=ua(t)ia(t)+ub(t)ib(t)+
uc(t)ic(t) (9)
將式(7)和式(8)代入式(9),得
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由式(10)可以知道,如果要保持IMC輸入側瞬時有功功率恒定,需要消掉其中的交流分量,即令
α+η=β+ε
UpIn+UnIp=0 (11)
由式(11)可知,只要求得IMC輸入電壓正、負序分量的幅值和初始相位,就可以得到輸入電流矢量正、負序分量的幅值和相位,進而得到輸入電流矢量,整流級的調制就可以根據求得的輸入電流矢量進行了。
因此,IMC輸入電壓不平衡補償策略的根本在于對不平衡輸入電壓正、負序分量的分解。我們可以根據瞬時功率理論[5]分解出三相不平衡輸入電壓的正、負序分量,分解的具體實現方法如下。
把三相不平衡輸入電壓在p,q軸上分解為up(t),uq(t)分量,即
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將式(7)代入式(12),整理得
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式(13)中包含直流分量和交流分量,先采用低通濾波器將交流分量濾除,再經過三角計算可以得到Up和α。同理,把式(12)中的[ua(t) ub(t) uc(t)]′換成[ua(t) uc(t) ub(t)]′可以得到Un和β。然后,根據輸入功率因數的要求設置ε,實際應用中一般希望輸入功率因數為1,此時ε=α,代入式(11)就可以得到電流負序分量的相位角η。把輸入電流正、負序分量按照標幺值方式進行處理,將Ip設置為1,可以求得In。確定輸入電流矢量后,就可以根據輸入電流矢量確定整流級的調制比和扇區號,進而確定開關狀態了。
當輸入電壓平衡時,仍可按照式(7)形式表示輸入電壓,只是只有正序分量,Un和β為零;輸入電流矢量也只有正序分量,In和η為零,其電流空間矢量為標準的圓形。與輸入電壓不平衡時唯一不同的是整流級的調制比為一定值。因此,基于瞬時功率理論的補償方法具有通用性。
3仿真研究及結果分析
我們基于Matlab/Simulink對上述輸入電壓不平衡時的補償策略進行了仿真。仿真條件如下:系統調制頻率為5 kHz,輸入濾波器參數為L=1 mH,C=20 μF。為了簡化仿真模型,逆變級的個數設為2,負載1,2均采用相同的三相異步電機模型,參數為:額定功率4 kW,額定電壓400 V,額定頻率50 Hz,輸出額定轉速1 430 r/min。兩臺電機的給定負載轉矩10 N·m,在1 s時給第1臺電機施加負載轉矩,在1.5 s時給第2臺電機施加負載轉矩,三相不平衡輸入電壓的幅值分別為:240,400,400 V 。
仿真時輸入電壓波形如圖2(a)所示;圖2(b),(c),(d)分別為應用補償策略前后輸入電流、輸出電流以及輸出轉速波形。
由圖2可以看出,應用補償調制策略前,異步電機輸出轉速在輸入電壓不平衡時會產生振蕩,系統的調速性能降低,輸入、輸出電流低次諧波含量高;應用補償調制策略以后,電機輸出轉速無波動,輸入、輸出電流波形較無補償時的低次諧波含量低。
應用補償調制策略前,系統輸入電流、輸出電流總諧波失真(THD)分別為45.35%,13.35%;應用補償調制策略后,其輸入電流、輸出電流總諧波失真分別為14.56%,2.03%。因此,該補償方法不僅有效地減小了系統輸入輸出電流中的諧波含量,改善了IMC多機傳動系統的調速性能,而且簡單易實現。
參考文獻
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IMC廣告策劃論文范文第2篇
內?？刂艻MC是一種基于過程數學模型的控制器,設計簡單,能兼顧系統的穩定性和魯棒性[8],并實現對系統的無靜差控制,特別適用于大時滯的系統。文獻[9]采用基于內?？刂圃淼腜ID控制器對某水廠的出水濁度進行了仿真,結果表明IMC-PID控制要優于傳統的PID性能。雖然內?？刂品椒ň哂幸欢ǖ聂敯粜?當對象特性發生較大變化時,僅僅依靠調整濾波器系數的整定方法已經不足以滿足系統性能。
近年來,國外控制領域出現了一種新的方法:基于數據驅動的直接控制方法,也稱為無模型控制方法,迭代反饋整定(IFT)[10]和虛擬參考反饋整定(VRFT)[11,12]就是兩種具有代表性的方法。其中虛擬參考反饋整定只需要得到系統的一組I/O數據就可以選出一個合適的控制器,但控制器是否與系統匹配取決于數據所含的信息量,因此,這種方法找出的全局最優控制器實際上是與所獲得的I/O數據緊密相關的。除了線性系統,在非線性系統的控制器設計領域,它是一種直接基于數據的設計方法,為解決非線性系統的控制問題提供了一種簡便的方法[12]。
筆者將VRFT方法與內?？刂启敯粜詮姷膬烖c相結合,利用數據驅動方法對基于IMC-PID結構的控制器進行參數整定,不用建立過程模型,完全通過輸入、輸出數據完成了對出水濁度的仿真控制。(1)
1 虛擬參考整定方法原理
虛擬參考概念的引入,可以把一個設計模型參考反饋控制器的問題改造成為標準的系統辨識問題。為了分析方便,這里對線性系統進行描述。假設過程P(z-1)開環穩定,閉環控制系統的控制器為C(z-1;θ),期望閉環傳函為M(z-1)。當系統參考輸入為r(t)時,系統輸出為M(z-1)r(t),其結構如圖1所示。
針對線性系統的VRFT算法控制目標可以定義為:給定一個期望的閉環系統參考模型M(z-1),調整控制器參數θ,使閉環系統的傳遞函數與參考模型M(z-1)相等或近似相等,M(z-1)與原閉環系統之間的關系如下:
則控制目標表示為:
式中:θ——最優控制器參數;W(z)——自定義的權重函數。
由于被控對象P未知,需要將上述性能指標做適當的轉換。當實際輸入為u(t)時,測量輸出為y(t)。選取一個特殊的給定值r(t),滿足:
r(t)被稱為虛擬參考,不是真正用來產生實際信號,y(t)則被看作是當參考輸入為r(t)時系統的期望輸出,此時系統的跟蹤誤差為:
控制器輸出:
一個良好工作的控制器(至少在r(t)為參考輸入時)應滿足當輸入為evir(t)時輸出為u(t),從而使得過程的輸出為y(t)。對數據進行濾波,有:
此時,系統的性能指標轉化為:
可以證明通過選取合適的濾波器[11]:
式中:Φu——采樣輸入信號序列u(t)的功率譜密度。式(7)是近似于全局最優的,從而系統的優化問題轉變為控制器C(z-1;θ)的辨識問題。假設所選控制器為如下形式:
式(7)可以變成:
此時,性能指標JNVR(θ)是一個關于θ參數的二次型性能指標。因此,可根據最小二乘法求得近最優控制器參數θN:
2 VRFT對IMC-PID控制器的整定
本節將內?？刂婆cVRFT的本質進行分析,研究把VRFT算法引入到IMC-PID控制器的整定中。
2.1 IMC-PID控制器
內?？刂频幕窘Y構如圖2所示,G(s)為被控對象;Gm(s)為內部模型,GIMC(s)為內?？刂破?D(s)為擾動輸入,U(s)是控制器的輸出。圖中虛線部分為與內?？刂平Y構等效的反饋控制器。
內?？刂破髋c經典反饋控制器的關系為:
按照內?？刂破髟O計過程,將過程模型分解為Gm++Gm-的形式,Gm-為模型的最小相位部分;Gm+包括模型中不穩定的部分和純滯后的部分。筆者所研究的水廠濁度控制過程可近似為一階加純滯后過程,取內部模型:
由內模原理GIMC(s)=Gm--1(s)f(s),完全匹配時式(13)變為:
取濾波器并對純滯后項進行一階Pade近似:可得:
取反饋控制器為不完全微分PID控制器,即:
比較系數得到IMC-PID控制器參數整定公式:
在模型完全匹配,即Gm(s)=G(s)且沒有外界擾動時,內?？刂葡到y具有開環結構,此時系統理想閉環特性為:
上式是系統期望的閉環傳函M(s),可以看出內?？刂频谋举|與VRFT算法一樣,就是模型參考意義下的控制器參數尋優問題,式(18)~(21)就是理想最優控制器參數。
2.2 對IMC-PID控制器進行VRFT整定
由于濾波器的調節作用,內?？刂启敯粜暂^好,但當對象特性與模型差別較大時,對于公式(18)~(21)來說,Km、Tm、τm都已經不準確了,僅僅依靠調整濾波器系數λ的整定方法只能以犧牲系統快速性作為代價,不足以滿足系統性能。
新的思路是:模型的信息必然會直接影響I/O數據,在保證IMC-PID控制器結構不變的情況下,基于I/O數據來自動更新控制器參數,使得內?？刂颇軌蚴冀K保持模型的相對準確,使控制性能向理想性能逼近。
對于VRFT來說,理想情況下,存在一個控制器C0(z,θ)使式(2)為零,求出VRFT整定的理想控制器為:
將式(15)進一步改寫為:
對比式(23)、(24),可以看出VRFT和IMC方法得到了相同的理想控制器。這就說明,利用VRFT進行數據驅動整定的目標就是理想內?？刂破?。
取VRFT整定的控制器為式(17)所示的不完全微分PID結構,采用一階后向差分法離散化后,有:
這里,Ts為采樣時間,α=Tf/(Ts+Tf)。由式(22)得到VRFT的參考模型:
式中:A=eTsλ,d=τm/Ts為滯后步數。τm為估計時滯,可根據經驗值來確定。
將控制器寫成式(9)的參數化格式,可得:
則待整定的控制器參數向量表示為:
結合式(4)、(8)、(11)得到:
利用式(12)即可求出最優控制器參數θN。
傳統的VRFT參數整定方法是一種離線整定方法,是一次性的整定。筆者所采用的是閉環整定方法,即在閉環系統中以一定時間間隔實時采集N組{u(t),y(t)}數據,按照上文提到的步驟整定出的控制器參數,能夠適應當前對象的信息,相當于一個始終工作在模型基本精確情況下的內?？刂破?從而系統具有較好的自適應性。
3 水廠濁度控制仿真研究
本文的研究對象為某水廠中試裝置的加藥凝絮過程采用實測工程數據辯識出來的模型[2,6]。將被控對象近似為一階慣性加滯后環節,得到的傳遞函數為:
其中,時間常數和滯后時間的單位是min,過程放大倍數是(待濾水濁度的變化)/(控制量的變化)。仿真平臺為matlab7.6,采樣時間Ts取2min。在模型準確的時候,采用IMC-PID方法和VRFT的IMC方法分別對控制器參數進行整定,VRFT的I/O數據是在系統閉環穩定運行時隨機選取的,數據長度為N=250。經過IMC-PID方法的試湊后,發現λ=0.8τm時取得較理想的曲線。按照VRFT參數計算方法,得到A=0.9,α=0.7。出水濁度增加1NTU時的IMC-PID和VRFT整定仿真響應曲線如圖3所示。
從圖3中可以看出,VRFT方法和IMC-PID控制效果均比較好,但并不完全重合,因為VRFT整定效果取決于I/O數據,取不同的數據得到的整定結果均不同,但只要數據是經過充分激勵的,都會趨近于模型匹配時內?？刂频恼ㄐЧ?。
當對象特性發生較大改變時,變為G0(s)=1.2e-30s/(35s+1),用IMC-PID整定的方法效果變差,此時需要反復調整濾波器系數λ來獲得滿意的響應曲線。VRFT方法則可以通過采集I/O數據一步到位整定好控制器參數,相當于又找到了新的模型參數的IMC-PID控制器,可以較好的工作,仿真結果如圖4所示。
4 結束語