基于神经网络的带输出三相逆变器模型预测控制LC滤波器(Matlab代码实现）

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目录

💥1 概述

1. 三相逆变器与LC滤波器基础结构

1.1 三相逆变器拓扑原理

1.2 LC滤波器的作用机制

2. 模型预测控制（MPC）在电力电子中的优势

2.1 MPC基本原理

2.2 有限控制集MPC（FCS-MPC）

3. 神经网络与MPC的融合策略

3.1 神经网络在控制中的角色

3.2 典型融合架构

4. 基于神经网络的MPC-LC滤波器控制系统设计

4.1 系统建模

4.2 神经网络预测模型构建

4.3 控制流程

4.4 LC滤波器参数优化

5. 方案优势与验证

5.1 性能优势

5.2 实验验证

6. 挑战与未来方向

结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文献

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💥1 概述

模型预测控制（MPC）已成为具有输出LC滤波器的三相逆变器的成熟现代控制方法之一，其中需要具有低总谐波失真（THD）的高质量电压。虽然它是一个直观的控制器，易于理解和实现，但它有一个明显的缺点，即需要大量的在线计算来解决优化问题。另一方面，无模型方法（例如基于人工神经网络方法的方法）的应用目前在电力电子和驱动器领域正在迅速增长。该文提出一种基于MPC和前馈ANN相结合的两电平变换器控制方案，旨在降低THD，提高系统在不同类型负载下的稳动态性能。首先，MPC作为专家在训练阶段使用，以生成训练所提出的神经网络所需的数据。然后，一旦神经网络经过微调，就可以成功地在线用于电压跟踪目的，而无需使用MPC。所提出的基于ANN的控制策略通过使用MATLAB/Simulink工具通过仿真进行验证，并考虑了不同的负载条件。此外，还评估了基于ANN的控制器在不同工作条件下的多个线性和非线性负载样本的性能，并与MPC的性能进行了比较，证明了所提出的基于ANN的控制策略具有出色的稳态和动态性能。

1. 三相逆变器与LC滤波器基础结构

1.1 三相逆变器拓扑原理

三相逆变器核心功能是将直流电转换为三相交流电，其结构包括：

• 功率开关器件：6个IGBT或MOSFET（如VT1-VT6）组成桥臂，通过PWM控制通断状态 。

  

• 直流电源：提供稳定直流输入（如电池或光伏阵列）。
• 输出滤波器：LC滤波器连接逆变器输出端，滤除高频谐波 。

  

• 负载类型：可为电阻、电感或电网 。

  

典型拓扑如图5和图2.1所示，包含反并联二极管保护电路及直流母线电容。

1.2 LC滤波器的作用机制

LC滤波器是提升输出电能质量的关键：

• 滤波原理：电感LL抑制高频电流变化，电容CC吸收高频电压脉动，构成低通滤波器 。

  

• 核心功能：
  • 降低输出电压总谐波失真（THD），满足并网标准 。
  • 削弱dv/dt效应，防止电机绕组绝缘损坏 。
  • 通过Y型电容接地隔离共模电压 。
• 设计矛盾：过大的LL或CC导致相位滞后（影响稳定性），过小则滤波不足 。

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2. 模型预测控制（MPC）在电力电子中的优势

2.1 MPC基本原理

MPC通过滚动优化实现多目标控制：

1. 
2. 约束处理：直接纳入电压/电流限幅、开关频率等约束 。

2.2 有限控制集MPC（FCS-MPC）

• 特点：直接输出开关状态，无需调制模块 。
• 适用性：尤其适合三相逆变器（有限开关组合）。
• 挑战：计算复杂度随开关组合数指数增长（26=6426=64种状态需实时评估）。

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3. 神经网络与MPC的融合策略

3.1 神经网络在控制中的角色

• 替代预测模型：用神经网络（NN）拟合系统非线性动态，取代传统数学模型 。
  • 输入：当前状态x(k)、控制量u(k)
  • 输出：未来状态预测x(k+1)
• 优化求解加速：训练NN拟合MPC最优控制律，避免在线求解优化问题 。

3.2 典型融合架构

1. NN-MPC串行结构（图3, ）：

   

   • NN作为预测器 → MPC基于预测结果优化控制量。
2. 显式MPC的NN拟合：
   • 步骤1：离线计算MPC最优控制律样本。
   • 步骤2：训练NN学习"状态-最优控制量"映射关系 。
3. 自适应MPC：在线更新NN权重以跟踪系统参数变化 。

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4. 基于神经网络的MPC-LC滤波器控制系统设计

4.1 系统建模

• 状态变量：电感电流iL、电容电压uC​ 。

   

  

• 状态方程：

  

  需离散化后供MPC使用 。

4.2 神经网络预测模型构建

• 网络结构：LSTM或CNN处理时序数据 。
• 训练数据：从传统MPC仿真或实验采集状态-控制量数据集 。
• 损失函数：预测状态与实际状态的MSE 。

4.3 控制流程

4.4 LC滤波器参数优化

• NN辅助设计：输入目标频响 → 输出最优L,CL,C参数 。
  • 全连接网络结构（输入：S参数；输出：L1,C1,...,Ln,Cn​）。
  • 结合Adam优化器快速收敛 。

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5. 方案优势与验证

5.1 性能优势

指标	传统MPC	NN-MPC
计算延迟	高（>10μs）	低（~1μs）
模型依赖性	需精确数学模型	数据驱动自适应
非线性处理	依赖线性化	强非线性逼近能力
THD改善	5%~8%	<3%

5.2 实验验证

• 仿真平台：Matlab/Simulink 。
• 测试场景：
  • 线性负载突变：NN-MPC响应速度提升40% 。
  • 非线性负载（整流器）：THD从7.2%降至2.5% 。
• 鲁棒性：±20%参数漂移下电压波动<2% 。

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6. 挑战与未来方向

1. 实时性瓶颈：NN前向传播速度需匹配开关频率（>10kHz）。

2. 数据依赖性：训练数据覆盖度影响泛化能力 。

3. 安全验证：需设计NN输出的约束保障机制 

   

4. 前沿融合：

   • 强化学习优化MPC代价函数权重 。
   • 可微分MPC实现端到端训练 。

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结论

基于神经网络的MPC为带LC滤波器的三相逆变器控制提供了新范式：

1. 建模革新：NN替代复杂数学模型，提升对非线性和参数不确定性的适应性。
2. 实时性突破：离线训练+在线推理大幅降低计算延迟。
3. 性能提升：实验验证其在THD、动态响应、鲁棒性上的综合优势。
   未来研究需聚焦轻量化网络设计、在线学习机制及安全验证框架，推动该技术走向工业应用。

📚2 运行结果

 

部分代码：

% Setup Division of Data for Training, Validation, Testing
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

% Train the Network
[net,tr] = train(net,x,t);

% Test the Network
y = net(x);
e = gsubtract(t,y);
performance = perform(net,t,y);
tind = vec2ind(t);
yind = vec2ind(y);
percentErrors = sum(tind ~= yind)/numel(tind);

% View the Network
view(net)
% Generate Simulink block for neural network simulation
gensim(net)

% Plots
% Uncomment these lines to enable various plots.
figure, plotperform(tr)
figure, plottrainstate(tr)
figure, ploterrhist(e)
figure, plotconfusion(t,y)
figure, plotroc(t,y)

🎉3 参考文献

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🌈4 Matlab代码、数据、文献