发明名称 有源电力滤波器自适应模糊反演跟踪控制方法
摘要 本发明公开了一种有源电力滤波器自适应模糊反演跟踪控制方法,涉及有源电力滤波器的控制器,具体地说结合自适应控制、模糊控制和反演控制,针对三相有源电力滤波器提出了一种自适应模糊反演跟踪控制方法。对反演控制律设计的不足之处,采用模糊逻辑系统逼近未知的非线性函数,并且根据自适应律在线调整模糊逻辑系统,避免了因参数不确定性对系统带来的不良影响。自适应模糊反演跟踪控制器使补偿电流实时跟踪指令电流信号,跟踪偏差稳定在0的临域内,并且利用李雅普诺夫方法分析了系统的稳定性和收敛性,从而确保闭环系统的所有信号具有全局渐进稳定性。
申请公布号 CN103293963A 申请公布日期 2013.09.11
申请号 CN201310243823.2 申请日期 2013.06.19
申请人 河海大学常州校区 发明人 侯世玺;费峻涛
分类号 G05B13/04(2006.01)I;H02J3/01(2006.01)I 主分类号 G05B13/04(2006.01)I
代理机构 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人 董建林
主权项 1.有源电力滤波器自适应模糊反演跟踪控制方法,其特征在于,包括以下步骤:1)根据电路理论和基尔霍夫定理得到有源滤波器的数学模型;2)设计有源电力滤波器的反演控制器;具体为2-1)设计虚拟控制函数α<sub>1</sub>,<img file="FDA00003366860400011.GIF" wi="394" he="85" />2-2)设e<sub>2</sub>=x<sub>2</sub>-α<sub>1</sub>,设计李雅普诺夫函数V<sub>1</sub>,<img file="FDA00003366860400012.GIF" wi="248" he="158" />2-3)对李雅普诺夫函数V<sub>1</sub>求导,如果e<sub>2</sub>=0,那么<img file="FDA00003366860400013.GIF" wi="174" he="98" />则设计李雅普诺夫函数V<sub>2</sub>,2-4)设计李雅普诺夫函数V<sub>2</sub>,<img file="FDA00003366860400014.GIF" wi="361" he="155" />根据李雅普诺夫函数V<sub>2</sub>,设计控制器,保证系统全局渐进稳定性,控制器u<sub>1</sub>设计为<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>u</mi><mn>1</mn></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>b</mi></mfrac><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msub><mover><mi>y</mi><mrow><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo></mrow></mover><mi>d</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>c</mi><mn>1</mn></msub><msub><mover><mi>e</mi><mo>&CenterDot;</mo></mover><mn>1</mn></msub><mo>-</mo><msub><mi>c</mi><mn>2</mn></msub><msub><mi>e</mi><mn>2</mn></msub><mo>-</mo><msub><mi>e</mi><mn>1</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>15</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>其中,c<sub>1</sub>,c<sub>2</sub>为大于零的正常数,e<sub>1</sub>为跟踪偏差,e<sub>1</sub>=x<sub>1</sub>-y<sub>d</sub>,y<sub>d</sub>为指令电流信号,f(x)和b为有源电力滤波器的数学模型式(6)中的参量;3)采用乘积推理机、单值模糊器和中心解模糊器设计有源电力滤波器的自适应模糊反演跟踪控制器,使补偿电流实时跟踪指令电流,达到消除谐波的目的,具体为3-1)因为所述步骤2)的式(15)中f(x)未知,故采用模糊系统<img file="FDA00003366860400016.GIF" wi="48" he="100" />逼近有源电力滤波器数学模型式(6)中的f(x),并且在所述步骤2)的控制器中加入监督项u<sub>s</sub>,得到自适应模糊反演跟踪控制器u为,<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><mrow><mi>u</mi><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>b</mi></mfrac><mrow><mo>[</mo><mo>-</mo><mover><mi>f</mi><mo>^</mo></mover><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msub><mover><mi>y</mi><mrow><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo></mrow></mover><mi>d</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>c</mi><mn>1</mn></msub><msub><mover><mi>e</mi><mo>&CenterDot;</mo></mover><mn>1</mn></msub><mo>-</mo><msub><mi>c</mi><mn>2</mn></msub><msub><mi>e</mi><mn>2</mn></msub><mo>-</mo><msub><mi>e</mi><mn>1</mn></msub><mo>-</mo><msub><mi>u</mi><mi>s</mi></msub></mrow><mo>]</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>16</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>其中,<img file="FDA00003366860400018.GIF" wi="218" he="109" />为模糊系统输出,<img file="FDA00003366860400019.GIF" wi="494" he="120" />ξ(x)为模糊向量,θ<sub>f</sub>为自适应参量,3-2)基于李雅普诺夫理论设计自适应参量θ<sub>f</sub>的自适应算法<img file="FDA000033668604000110.GIF" wi="64" he="104" />为,<img file="FDA000033668604000111.GIF" wi="305" he="105" />其中,r是自适应系数。
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