三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型

原创于 2025-12-16 04:55:17 发布 · 850 阅读

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#支持向量机

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💥1 概述

三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型.

在这个模型中，我们将使用Simulink来建立一个三相PWM整流器的仿真模型，该模型可以预测电流并进行控制。整流器的交流侧为三相对称电压，电压为220V，频率为50Hz。直流侧的电压为760V，并且可以进行调节。为了简化模型，我们假设电感的标称值为0.01H，如果不是，请将其设置为该值。

首先，我们需要建立整流器的电路模型。在Simulink中，我们可以使用电路元件库来构建电路模型。从电源库中选择三相交流电压源，并将其连接到整流器的输入端。接下来，选择三相桥式整流器元件，并将其连接到交流电压源。然后，连接一个直流电压源到整流器的输出端，该电压源的电压设置为760V。最后，连接一个负载到直流电压源的输出端。

为了实现电流控制，我们需要在Simulink中添加一个控制器。我们可以使用matlab-function模块来实现模型预测模块。在matlab-function模块中，我们可以编写一个MATLAB函数来预测电流并进行控制。该函数将接收输入信号（交流电压）并输出控制信号（PWM信号），以控制整流器的输出电流。

在模型预测模块中，我们需要考虑电感的值。如果电感的标称值不是0.01H，请在模型中将其设置为该值。这可以通过在MATLAB函数中添加一个if语句来实现。例如，我们可以使用以下代码来检查电感的值并设置为标称值：

if L ~= 0.01
    L = 0.01;
end

在模型预测模块中，我们还需要考虑交流电压的频率和幅值。根据输入信号的频率和幅值，我们可以计算出PWM信号的占空比，并将其作为控制信号输出。

完成以上步骤后，我们可以进行Simulink仿真来验证整流器的电流控制性能。通过改变直流电压源的电压，我们可以观察到整流器输出电流的变化情况。通过调整控制器的参数，我们可以优化电流控制性能，并使其满足设计要求。

1. 三相PWM整流器基本原理与拓扑结构

三相PWM整流器是一种高效电能转换装置，通过脉宽调制技术实现交流到直流的转换，同时实现单位功率因数运行。

1.1 拓扑结构

核心组件：三相桥式电路（6个开关管，如IGBT/MOSFET）、交流侧滤波电感（LL）、直流侧滤波电容（CC）及负载（RLRL）。
- 开关管控制交流侧电压波形，电感抑制电流谐波，电容稳定直流电压。

典型拓扑（如图1所示）：

三相电源 → L/R滤波 → 三相桥臂（开关管+反并联二极管） → C滤波 → 直流负载

1.2 工作原理

通过PWM调制生成双极性SPWM脉冲序列，高频开关下电感滤除谐波，使网侧电流与电压同相位，实现单位功率因数整流。
数学模型（abc坐标系）：

经Park变换到dq坐标系实现解耦控制。

2. 有限集模型预测电流控制（FCS-MPC）算法原理

2.1 核心思想

离散优化：利用电力电子器件的有限开关状态（三相整流器共8种电压矢量），预测下一时刻电流响应，通过价值函数评估最优开关状态。
控制流程：

2.2 算法优势与挑战

优势：
- 无需调制环节，直接输出开关信号；
- 天然处理多目标约束（如电流谐波、开关损耗）。
挑战：
- 计算量大：需遍历8种状态，实时性要求高；
- 稳态性能受限：离散矢量导致电流纹波较大。

2.3 改进策略

扩展控制集：通过离散空间矢量调制（DSVM）将电压矢量增至25个，改善稳态性能；
多核并行计算：拆分预测、优化步骤至多核处理器，降低时延。

3. Simulink仿真建模实现

3.1 建模工具链

SimPowerSystems库：提供电力电子元件（IGBT、二极管）、电源、RLC负载等物理模型；
控制算法实现：
- 使用MATLAB Function/Embedded MATLAB模块编写FCS-MPC算法；
- 结合Stateflow管理状态切换。

3.2 典型建模流程

拓扑搭建：
- 从SimPowerSystems拖拽：三相电压源、IGBT桥臂、LC滤波器、电阻负载；
- 设置参数：开关频率（如10kHz）、死区时间（1μs）、电感（5mH）、电容（2000μF）。
控制系统设计：
- 参考生成：外环PI控制直流电压，输出dq轴电流参考值 id∗,iq∗id∗,iq∗；
- FCS-MPC核心：

坐标变换（abc→dq）；

延时补偿：
- 采用两步预测（k+2k+2时刻）抵消计算延时。

3.3 关键仿真设置

参数	典型值	说明
交流电压	220V (相电压)	三相平衡源
直流电压参考	600V	外环设定值
采样频率	20kHz (FCS-MPC)	传统算法需高频采样
预测步长	1步	单步预测简化计算

4. 仿真案例研究与性能对比

4.1 案例1：传统FCS-MPC vs 改进PT-MPC

条件：负载突变（13Ω→26Ω），采样频率10kHz（PT-MPC） vs 20kHz（FCS-MPC）。
结果：

指标 FCS-MPC PT-MPC 改善率
有功功率波动 120W 40.7W 66%↓
无功功率波动 15var 6.5var 57%↓
电流THD 5.2% 2.8% 46%↓

指标	FCS-MPC	PT-MPC	改善率
有功功率波动	120W	40.7W	66%↓
无功功率波动	15var	6.5var	57%↓
电流THD	5.2%	2.8%	46%↓

4.2 案例2：扩展控制集FCS(IV)-MPC

优势：
- 采样频率降至5kHz时，电流谐波仍低于传统FCS-MPC（10kHz）；
- 动态响应时间<2ms（负载切换）。

5. 结论与展望

FCS-MPC在Simulink中的价值：
- 提供快速原型验证平台，支持从模型到代码生成（如C/HDL代码）；
- 通过参数优化（如权重系数、预测步长）平衡动态响应与稳态精度。
未来方向：
- 算法加速：结合AI优化预测过程（如粒子群算法）；
- 硬件集成：利用Simulink Coder部署至DSP/FPGA。