基于神经网络的10kw ups逆变系统的研究

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1、学校代码10406I分类号TM464盲审编号X04179I§__学号120081101010题目基于神经网络的10KW ̄ ̄U巧逆变系统的研究作者郭观庆学科、专业控制理论与控制工程指导教师程若发副教授申请学位日期2015.06学校代码:10406分类号:TM464学号;120081101010南昌航空大学硕±学位论文(学位研究生)基于神经网络的10KWUPS逆变系统的研究硕±研究生:郭观庆导程若发副教授申请学位级别:硕±、学科专业:控制理论与控制工程所在单位:信息工程

2、学院-答辩日期:201506授予学位单位:南昌航空大学AStudoflOKWUPSybasedonNeuralNetworkADissertationSubmittedfo「化eDegreeofMasterOnControlTheor&ControlEngineeringybyGuoGuanQinUnde「化eSuervisionofpProfhenRuoFa.CgSchoolofInformationEngineeringNanchangHangkongUniversity,N

3、anchang,ChinaJune2015,摘要UPS不间断电源为负载提供稳定不间断的正弦交流电,广泛应用在工业、民用和军用等各个领域,随着负载复杂化,对其逆变输出波形的稳态精度与动态响=应速度等性能指标要求也越来越高。针对UPS不间断电源中相逆变器用普通PID控=制算法在负载突变和带非线性负载时相逆变器动态响应速度慢、输出波形THD高等问题,本文在双闭环PH)控制算法的基础上,提出用神经网络智能算法整定外环(电压环)PI参数的方案。首先,本文介绍Boost升压变换器拓扑结构和工作原理;S相逆变器的拓扑结构、数学模型、SVPWM调制方式和L

4、C滤波器的设计;W及Boost升压变换器和=相逆变器主拓扑中的电感设计,包括电感磁巧材料、磁巧尺寸的选择和最佳气隙的计算。其次,设计Boost升压变换器和UPS逆变系统S相逆变器的控制器。搭建Matl化仿真平台,验证升压变换器双闭环控制方法中内环和外环的PI参数针对;=用普通PID控制算法在负载突变和带非线性负载时相逆变器动态响应速度慢、输出波形THD高的问题,本文在双闭环控制算法的基础上,提出用径向基函数神经网络(RBF)算法整定外环(电压环)PI参数,由于神经网络的训练时间、收敛速度受网络学习速率与动量因子影响,同时本文用遗传算法(GA)优化径向基

5、函数神经网络(RBF)算法的学习速率与动量因子W提高网络的收敛速度,缩短网络整定PI的时间,提高S相逆变器的性能,并用Matl化仿真工具进行仿真验证。仿=真结果表明,该控制方案能实现相逆变器高动态特性的同时得到高质量的稳态波形。最后搭建10KWUPS不间断电源硬件平台。包括TMS320F2812主控制板、辅助电源、IGBT驱动和电压电流采样电路的设计制作,化及IGBT和电流电压传感器的选型,控制系统的软件设计和结果的分析。关键字:不间断电源,升压变换器,S相逆变器,电感设计,径向基函数神经网络,遗传算法IAbstractUninterr

6、uptiblePowerSys1:emtotheloadtoprovideStableandunintermpkdAC,widelyusedinindustrialcivilandmilitarfieldswiththeloadbecomesmoreand,y,morecomt-plexerformanceindexofwaveformseadstaterecisionanddnamic,pypyresponsespeedoftheinverteroutputrequirementsarea

7、lsogettinghigherandhigher.Accordingtotheproblemofthethree-phaseinverteroutputslowdynamicresponsespeedhihTHDwhenloadmutationandwithnonlineardnamicwiththeordinar,gyyPIDcontrolalgorithm.Thispaper

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