基于單神經(jīng)元PI控制的逆變器系統(tǒng)仿真

摘要：將一種根據(jù)誤差的大小來調(diào)節(jié)比例系數(shù)K值的單神經(jīng)元PI控制器引入到逆變器的控制回路中，可以實現(xiàn)在線調(diào)整參數(shù)，在一定程度上不依賴于系統(tǒng)的模型。仿真結(jié)果表明：與常規(guī)的PI控制器相比該控制器的輸出超調(diào)量較小，有一定的自適應(yīng)能力，可以提高逆變電源系統(tǒng)的動態(tài)性能。
關(guān)鍵詞：逆變器；單神經(jīng)元PI；控制器；PWM；雙閉環(huán)

逆變器是將直流電能變換成交流電能的變流裝置，供交流負載用電或與交流電網(wǎng)并網(wǎng)發(fā)電。隨著光伏發(fā)電和太陽能發(fā)電等新興能源的興起，逆變器在生產(chǎn)和生活中顯得日益重要。為了改善逆變器的輸出特性，人們提出了并研究了多種控制算法。PID控制器以其簡單、參數(shù)易于整定等特點而得到廣泛的應(yīng)用。但PID控制器依賴于精確的數(shù)學模型，且不具備在線調(diào)整PID參數(shù)的功能。單神經(jīng)元具有一定的自學習和自適應(yīng)能力，結(jié)合PID控制的優(yōu)點可構(gòu)成單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器，這種控制算法對系統(tǒng)模型具有一定的自適應(yīng)能力和較強的魯棒性，但過渡時間較長。針對單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器的特點和不足，根據(jù)誤差的變化在線的調(diào)整對單神經(jīng)元控制質(zhì)量影響很大的比例系數(shù)K值。本文根據(jù)電源控制的特點，在逆變器控制系統(tǒng)中引入改進的單神經(jīng)元PI控制器。

1 單神經(jīng)元自適應(yīng)PI控制器
基于單個神經(jīng)元的PI控制器框圖如圖1所示。其中微積分模塊計算兩個量：x1(k)=e(k)，x2(k)=△e(k)=e(k)-e(k-1)。采用有監(jiān)督的Hebb學習算法，兩個權(quán)值的更新規(guī)則可以寫成：

其中ηi，ηp分別為比例、積分的學習速率?？梢赃x擇這兩個權(quán)值變量為系統(tǒng)的狀態(tài)變量，這時控制率可以寫成：

在這一算法中學習速率和比例系數(shù)是待定的系數(shù)。仿真實驗表明學習速率的取值對神經(jīng)元系統(tǒng)品質(zhì)影響不大，而比例系數(shù)K與系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性有密切的關(guān)系。K值較大時，系統(tǒng)動態(tài)過程上升快，但超調(diào)量大，調(diào)節(jié)時間長；K值較小時，系統(tǒng)響應(yīng)變慢，超調(diào)量減小，但如果K值過小，響應(yīng)就跟蹤不上給定信號。這里采用一種根據(jù)誤差的大小來調(diào)節(jié)比例系數(shù)K值的方法。
K=a+be(k) (3)
式中a值用來保證K大于零，b是誤差的加權(quán)系數(shù)，保證K值不會過小也不會過大。當誤差較大時，K值也相應(yīng)的增大，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度；當誤差較小時，K值也會變小，從而降低系統(tǒng)的超調(diào)量。
從以上分析中可以看出，單神經(jīng)元PI控制實質(zhì)上仍然是PI的算法，但PI參數(shù)可以在線調(diào)整，一定程度上不依賴與系統(tǒng)的數(shù)學模型，在控制品質(zhì)上有一定的優(yōu)越性。