作者：admin 发布日期：2019-07-09 13:14 信息来源：http://www.nh01.cn/
重复控制
大功率逆变器采用重复控制（repetitive control）是为了克服整流型非线性负载引起的输出波形周期性的畸变，它通常与其他PWM控制方式相结合。重复控制的思想是假定前一周期出现的基波波形将在下一基波周期的同一时间重复出现，控制器根据给定信号和反馈信号的误差来确定所需的校正信号，然后在下一个基波周期的同一时间将此信号叠加到原控制信号上，以消除后面各周期中将出现的重复畸变。
重复控制系统如图3(a),(b)所示[3-4]。图3中Ur为给定电压信号；Ud为电压扰动信号；P（z）为控制对象；Uo为电压的实际输出量。周期延迟环节点量（Z－N）对控制器进行超前相位补偿，补偿器的补偿电容量C（z）提供相位补偿和幅值补偿，以保证控制系统的稳定性，并改善输出波形。
重复控制使系统获得了很好的静态性能，且易于实现，但该技术却不能够获得好的动态性能。自适应重复控制方案成功地应用于逆变器的控制中。
模糊控制（fuzzy control）能够在准确性和简洁性之间取得平衡，有效地对复杂的电力电子系统做出判断和处理。将模糊控制应用于逆变器，具有如下优点:模糊控制器的设计不需被控对象的精确数学模型,并且有较强的鲁棒性和自适应性；查找模糊控制表只需占有处理器很少的时间，可采用较高采样率来补偿模糊规则和实际经验的偏差。
将输出电压和滤波电感电流反馈，即电压误差和电感电流作为输入模糊变量，可以实现逆变器的模糊控制，整流性负载时，其输出电压总谐波失真（total harmonic distortion,TH）小于5％，将模糊控制与无差拍控制相结合，可用来补偿由于非线性负载导致的电压降落，其系统如图4所示[5-6]。模糊控制从模仿人的思维外特性入手，模仿人的模糊信息处理能力。它对系统的控制是以人的经验为依据的，而人的经验正是反映人在思维过程中的判断、推理、归纳。理论上已经证明，模糊控制可以任意精度逼近任何线性函数，但受到当前技术水平的限制，模糊变量的分档和模糊规则都受到一定的限制，隶属函数的确定还没有统一的理论指导，带有一定的人为因素，因此，模糊控制的精度有待于进一步提高。 此外神经网络控制是一种使用人工神经网络的控制方法。因为人工神经网络是建立在强有力的数学基础上，所以它有很大的潜力，这个数学基础包括各种各样的已被充分理解的数学工具。在无模型自适应控制器中，人工神经网络也是一个重要组成部分。但由于神经网络的实现技术没有突破，还没有成功地应用于逆变电源的控制中。
