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不间断电源的技术

2019-11-12 点击量:132 字体:
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2012-05-16

随着理论和功能丰富,性能优良的各种微器的迅猛发展,出现了多种离散化方法。从反馈回路的数目可分为单环、双环、多环。在硬件允许的条件下尽可能地提高反馈回路数目,可以提高效果。从原理上看包括数字PID、状态反馈、无差拍、重复、滑模变结构、模糊、神经网路、空间矢量等方法。
数字PID的适应性好,具有较强的鲁棒性;算法简单明了,便于用单片机或DSP实现。但是存在两方面的局限性:一方面是系统的采样量化误差降低了算法的精度;另一方面,采样和计算延时使得被控系统成为一个具有纯时间滞后的系统,造成PID器稳定域减少,增加了设计难度。
预测可以实现很小的输出电流畸变,抗噪音能力强,但是,这种算法要求知道精确的负载模型和电路参数,因此鲁棒性差,而且由于数值计算造成的延时在实际应用中也是一个问题。滞环具有快速的响应速度,较高的稳定性,但是滞环的开关频率不固定,使电路工作可靠性下降,输出电压的频谱变差,对系统性能不利。
无差拍的基本思想是根据逆变器的状态方程和输出反馈信号推算出下一个开关周期的PWM脉冲宽度,因此,从理论上可以使输出电压在相位和幅值上都非常接近参考电压,由负载变化或非线性负载

引起的输出电压误差可在一个开关周期内得到校正。但是,无差拍是一种基于被对象精确数学模型的方法,鲁棒性很差。
滑摸是一种非线性,这种的特点是的非连续性。这种既可以用于线性系统也可用于非线性系统。这种方法具有很强的鲁棒性。缺点是要得到一个令人满意的滑模面是很困难的。
重复是一种基于内模原理的方法。逆变器采用重复的目的是为了消除因整流桥负载引起的输出电压波形周期性的畸变。重复器可以消除周期性干扰产生的稳态误差,但是,由于重复延时一个工频周期的特点,使得单独使用重复的UPS逆变器动态特性极差。
模糊属于智能的范畴。模糊器的设计不需要被控对象的精确数学模型,因此具有很强的鲁棒性和自适应性。模糊类似于传统的PD,因而这种有很快的响应速度,但是其静态特性不令人满意。神经元网络是模拟人脑神经中枢系统智能活动的一种方式。神经网络具有非线性映射能力、并行计算能力和较强的鲁棒性等优点,已广泛地应用于领域,尤其是非线性系统领域。目前在神经网络结构的设计、学习算法等方面已取得了一定成果。但是,由于硬件系统的限制,目前神经网络还无法实现对逆变器输出电压波形进行在线,多数应用都是采用离线学习获得优化的规律,然后利用得到的规律实现在线。
谐波注入式PWM技术,直流母线电压的利用率基本上可以达到loo%。这种方法对于电压开环的系统非常有效,但在闭环系统中由于谐波注入的初始相位必须与基波保持一致,在电压瞬时值中电压基波的初始相位无法精确定位而难以应用。
空间矢量PWM具有电流畸变小、直流母线电压利用率高以及易于数字化实现等优点,因此近年来得到了较多的应用。这种方式也需要电路的精确模型。
上述各种方案都有其优势,但是也有其不足。同时采用不同的方法形成复合的方案在实践中得到了广泛的应用,取得了较好的效果。本文由黔东南箱式变压器、黔东南箱式变压器、黔东南箱式变压器公司编辑及整理。


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