11、人工智能在电力电子与驱动系统中的应用

人工智能在电力电子与驱动系统中的应用

神经网络在电力电子与电机驱动中的应用

在现代技术发展趋势下，神经网络（NN）在电力电子（PE）和电机驱动领域的应用前景广阔。例如，在三相PWM逆变器连接交流电机的DCR问题中，采用1步OC控制器和空间向量（SV）方法。每相使用4个神经元的NN进行控制，并将其与比例积分（PI）控制器级联，以提高均方电流误差，增强标准PI调节器的性能，且使用简单模拟电路实现NN，通过理解经典PI和最优空间向量控制策略来优化图形关系。

模糊逻辑的应用

模糊逻辑（FL）在电力电子领域有诸多应用，以下为你详细介绍：
1. 波形分析 ：针对双向可控硅调光器中的线路电流扭曲波和三相二极管整流器供电的逆变器机器负载这两个系统，运用FL监测均方根（RMS）和基波RMS电流、位移因数和功率因数。采用基于模糊规则的方法和模糊关系或Sugano方法进行估算，将结果与实际读数对比，显示出较高的准确性。模糊评估具有快速反应的优势，且不受传感器噪声和漂移的影响，比较法精度更高，算法开发也更轻松。
2. LED驱动控制 ：提出用于发光二极管（LED）驱动器的前向模糊逻辑控制（FFLC）算法，旨在获得良好的动态响应并减少低频纹波。该算法基于Takagi - Sugeno - Kang模糊控制器，利用数字信号控制器（DSC）的高速数学引擎，提高乘法和除法的精度，实现短时间的程序执行。通过低成本DSC进行物理演示，可有效控制LED电流并保持恒定。
3. 电源转换器设计 ：利用模糊专家系统设计电源转换器，FL技术有助于选择近乎完美的电源转换器拓扑结构，