CN101860039B - 有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统及控制方法 - Google Patents

有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统及控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统及控制方法,所述驱动系统包括有源中点箝位式四象限变频器和驱动电梯传动系统的电机。本发明控制方法通过预测并比较变频器各种可能的开关状态所对应的系统状态,来选取其中成本函数最小的开关状态作为下一个开关周期的开关状态。本发明电梯驱动系统具双向功率传输能力,电网侧波形好,功率因数高,高效节能。与之相适应的控制方法简单,并可以克服开关延时,而且系统具有参数自适应功能,鲁棒性强。

Description

有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统及控制方法
技术领域
本发明涉及一种有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统及控制方法,属于基于混沌参数估计开关遍历预测控制的有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统的技术领域。
背景技术
当前,电梯的节能降耗已经引起业界的高度重视。传统的电梯驱动系统由于采用二极管不控整流方式,因此驱动系统只具有单向功率传送能力,电梯在减速制动过程电机的能量无法回馈到电网中,而通过电阻之类耗能元件浪费掉。在电梯节能的实践应用中,能量回馈节能要求将电梯运动过程中产生的机械能通过能量回馈器转换成电能,然后把这些电能输送回交流电网供给其他用电设备来使用,这样一来电梯使用过程中的节电效果是相当明显的,真正做到了绿色环保。一般认为,使用能量回馈技术之后,电梯节电率在15-50%范围之内。另一方面,传统的基于两电平变频器的电梯驱动系统dv/dt较大,导致电梯电机共模电压较大、电压输出波形较差、谐波量畸变率较大。
在电机控制方面,预测控制常被用于电机驱动系统来减小系统开关延时,提高系统动态性能。但是预测控制需要依赖系统的参数,而系统参数往往会随环境的变化而有所变化。但目前基于模型参考自适应、扩展型卡尔曼、模糊以及神经元网络等参数估计方法多少仍存在一些技术难题:1、较易针对系统中某部分参数设计估算方法和收敛准则而保持其他参数不变,对设计针对系统中较多参数同时估算的方法和收敛准则比较复杂;2、在估算过程中对控制参数的优化成为难点,用传统的优化方法如梯度法易陷于局部优化而非全局优化;3、估算方法复杂、计算量较大。
发明内容
发明目的:传统电梯驱动系统只具有单功率流向特性,电梯电机能量不能回馈到电网中。而且传统单功率流向电梯驱动系统电网侧由于采用了不控整流方式,因此在电网侧的输出波形较差、谐波较大,而且其功率因数无法灵活调节。为了使得电梯驱动系统具有能量回馈的功能,系统需要增加附加的能量回馈电路,但这种方式会增加系统的成本。基于有源中点箝位式多电平变频器的电机驱动系统不仅可以改善系统的输出波形,而且可以有效平衡桥臂上不同器件的功率损耗。但是有源中点箝位式多电平变频器的开关数目多造成了其传统开关策略设计十分复杂。本发明目的是为了解决传统多电平变频器开关策略设计复杂的难题,提供一种有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统及控制方法,将开关策略设计和控制集成为一体。
技术方案:本发明有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统,包括入网电感,电网侧变频器,直流母线,电机侧变频器,电梯电机,用于电网侧开关遍历选择的成本函数模块,电网侧桥臂上器件最高结温计算函数模块,电网侧功率计算函数模块,电网侧模型的混沌参数估计模块,基于电网侧模型的系统状态量的预测模块,直流侧电容的混沌参数估计模块,电机侧所需负载功率的计算模块,电机侧桥臂上器件最高结温计算函数模块,基于电机侧模型的系统状态量的预测模块,电机侧模型的混沌参数估计模块,用于电机侧开关遍历选择的成本函数模块,三相至两相的变换模块;其中入网电感的输入端接电网,入网电感的输出端依次串接电网侧变频器、直流母线、电机侧变频器和电梯电机。电网侧模型的混沌参数估计模块的输出端动态调整基于电网侧模型的系统状态量的预测模块,预测模块的输出端接电网侧桥臂上器件最高结温计算函数模块和电网侧功率计算函数模块的输入端。电网侧桥臂上器件最高结温计算函数模块和电网侧功率计算函数模块的输出端分别串接用于电网侧开关遍历选择的成本函数模块后接电网侧变频器的开关信号输入端。直流侧电容的混沌参数估计模块的输出端动态调整直流侧电容数值。电机侧变频器的电流信号输出端串接三相至两相的变换模块后与基于电机侧模型的系统状态量的预测模块的输入端串接。电机侧模型的混沌参数估计模块动态调整基于电机侧模型的系统状态量预测模块。预测模块,电机侧桥臂上器件最高结温计算函数模块和基于电机侧模型的系统状态量的预测模块的输出端分别串接用于电机侧开关遍历选择的成本函数模块后接电机侧变频器的开关信号输入端。
电梯驱动系统电网侧和电机侧都采用了有源中点箝位式多电平变频器,包括:
电网侧变频器采用了有源中点箝位式多电平变频器,同一桥臂上的开关通过有源器件和直流母线电容相连,电网侧功率可双向流动;
电机侧变频器采用了有源中点箝位式多电平变频器,同一桥臂上的开关通过有源器件和直流母线电容相连,电机侧功率可双向流动。
优选地,所述各混沌参数估计模块结构相同,包括:
状态量比较差值初始设定模块,设置初始比较差值;
混沌映射状态量初始设定模块,设置初始混沌映射状态量;
系统状态量预测模块,根据系统参数当前估计值和系统在tk时刻实测状态量预测系统在tk+1时刻状态量;
预测误差计算模块,计算当前参数估计值下系统在tk+1时刻预测状态量和系统在tk+1时刻实测状态量之差;
最小预测误差判断模块,用于比较当前参数估计值下预测状态量和实测状态量之差ΔXi和状态量差值最小值ΔXmin
赋值模块,将当前参数估计结果P(i)赋值给系统参数的估计结果Pcons,而ΔXi赋值给ΔXmin
更新模块,更新混沌映射的迭代次数i;
迭代次数判断模块,判断当前混沌映射迭代次数i是否超过给定最大迭代次数N;
混沌映射模块,通过混沌映射产生下一次状态量即下一次迭代对应的系统参数估计值;
结束模块,结束混沌参数估计。
有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统的控制方法如下:
在电网侧,电网侧模型的混沌参数估计模块根据tk时刻实测入网电流ilα,β(tk)和tk-1至tk时刻电网侧变频器将选择的开关状态对应的预测入网电流
Figure GSA00000110332000031
在线估计出电网侧系统参数,并实时更新电网侧模型系统状态量预测模块;
由基于电网侧模型的系统状态量预测模块根据电网侧rk时刻实测入网电流ilα,β(tk)遍历预测各可能开关状态对应的tk+1时刻入网电流
电网侧功率计算函数模块根据预测的tk+1时刻入网电流及入网电压
Figure GSA00000110332000034
预测出各可能开关状态对应的tk+1时刻入网有功
Figure GSA00000110332000035
和无功
电网侧桥臂上器件最高结温计算函数模块根据当前tk时刻实测直流母线电压Vdc(tk)和各种开关状态对应tk+1时刻预测的入网电流
Figure GSA00000110332000041
预测出各种开关状态对应tk+1时刻桥臂器件的最高结温
Figure GSA00000110332000042
由直流母线电压和负载功率计算模块(2.13)获得电网侧有功功率的参考值P*
用于电网侧开关遍历选择的成本函数模块根据有功功率的参考值P*、无功功率的参考值Q*、预测结果
Figure GSA00000110332000043
Figure GSA00000110332000044
根据成本函数最小原则,比较选择获得电网侧变频器在tk至tk+1时间段内的三相开关状态
Figure GSA00000110332000048
在电机侧,电机侧模型混沌参数估计模块根据tk时刻实测电机电流isα,β(tk)和tk-1至tk时刻实际选择开关状态对应的预测电机电流
Figure GSA00000110332000049
在线估计出电机侧系统参数,并实时更新电机侧模型系统状态量预测模块;
由基于电机侧模型的系统状态量预测模块预测出系统根据电机侧tk时刻实测电机电流isα,β(tk)遍历预测各开关状态对应tk+1时刻电机电流
Figure GSA000001103320000410
电机侧桥臂上器件最高结温计算函数模块根据当前tk时刻实测直流母线电压Vdc(tk)和各开关状态对应tk+1时刻预测的电机电流
Figure GSA000001103320000411
预测出电机侧各开关状态对应tk+1时刻桥臂器件的最高结温
Figure GSA000001103320000412
用于电机侧开关遍历选择的成本函数模块根据电机电流参考值
Figure GSA000001103320000413
tk+1时刻各可能开关对应的预测电机电流
Figure GSA000001103320000414
以及
Figure GSA000001103320000415
比较选择获得电机侧变频器在tk-1至tk时刻的三相开关状态
Figure GSA000001103320000416
Figure GSA000001103320000417
Figure GSA000001103320000418
在直流母线侧,直流侧电容混沌参数估计模块根据tk时刻实测直流母线电压Vdc(tk)和电网侧和电机侧变频器在tk-1至tk时刻所选择开关状态对应的预测电容充电电流
Figure GSA000001103320000419
实时预测出直流母线电容,其中tk-1时刻为前一时刻,tk时刻为当前时刻,tk+1时刻为下一时刻。
优选地,所述混沌参数估计的方法如下:
采用状态量比较差值初始设定模块,设定预测状态量和实测状态量之差ΔXi=状态量差值最小值ΔXmin
采用混沌映射状态量初始设定模块,将参数初始值设置选为混沌映射初值P(i),其中混沌映射迭代次数i=0;
采用系统状态量预测模块,根据系统参数当前估计值和系统在tk时刻实测状态量预测系统在tk+1时刻状态量;
采用预测误差计算模块,计算当前参数估计值下系统在tk+1时刻预测状态量和系统在tk+1时刻实测状态量之差;
采用最小预测误差判断模块,比较当前参数估计值下预测状态量和实测状态量之差ΔXi和状态量差值最小值ΔXmin,如果ΔXi小于ΔXmin,执行赋值模块,即将当前参数估计结果P(i)赋值给Pcons,而ΔXi赋值给ΔXmin,然后执行更新模块,即更新混沌映射的迭代次数i←i+1;如果ΔXi大于ΔXmin,则执行更新模块,即即更新混沌映射的迭代次数i←i+1;
采用迭代次数判断模块,判断当前混沌映射迭代次数i是否超过给定最大迭代次数N:如果超过了最大迭代次数,直接进入结束模块结束混沌参数估计,得到即系统参数的估计结果Pcons;如果i没有超过N,系统进入混沌映射模块,通过混沌映射产生下一次状态量即下一次迭代对应的系统参数估计值,然后继续执行系统状态量预测模块,循环整个流程。
有益效果:本发明与现有技术相比,其有益效果为:1、由于本发明采用了四象限电梯驱动系统方案,电梯电机制动过程中的能量可以通过有源整流器回馈到电网中,而且不需要附加的能量回馈电路;2、本发明采用了有源整流器,使得电网侧整流器的开关频率变高,电网侧输出波形变好,而且可实现电网侧功率因数的调节;3、本发明提出了基于有源中点箝位式变频器的电梯驱动结构,相比传统两电平变频器电梯驱动系统输出波形更好、dv/dt更小、谐波畸变率也更小、电机侧共模电压更小。而且有源中点箝位使得变频器桥臂上器件损耗接近、提高了系统的输出功率,克服了无源中点箝位多电平变频器桥臂器件损耗不均的缺点;4、本发明提出了与中点箝位式三电平变频器相适应的开关遍历预测控制,即通过预测并比较各种可能的开关状态所对应的系统状态,来选取其中成本函数最小的开关状态作为下一个开关周期的开关状态,因此可以将系统的开关策略和控制方案结合在一起,开关策略设计简单,解决了有源中点箝位式多电平变频器驱动开关策略设计困难的难题;5、本发明中提出了与有源中点箝位式多电平变频器开关遍历预测控制相适应的混沌参数识别方法,可以实现在参数可能范围内的全局搜索;参数的搜索计算简单、快速;优化准则简单;易于程序公用。
附图说明
图1是本发明所提出的基于混沌参数估计状态遍历预测控制的有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统结构示意图,其中,(1.1)为有源中点箝位式四象限变频器,用来驱动电梯传动系统(1.2);(1.3)为有源中点箝位式多电平变频器的结构放大示意图;(1.4)是电网,(1.5)是电梯驱动系统的入网电感;
图2中所示为与有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统相适应的开关遍历预测控制框图;(2.1)是电网,(2.2)是入网电感,(2.3)是电网侧变频器(即整流器),(2.4)是直流母线,(2.5)是电机侧变频器(即逆变器),(2.6)是电梯电机,(2.7)是用于电网侧开关遍历选择的成本函数,(2.8)是电网侧桥臂上器件最高结温计算函数,(2.9)是电网侧功率计算函数,(2.10)是电网侧模型的混沌参数估计,(2.11)是基于电网侧模型的系统状态量预测模块,(2.12)是直流侧电容的混沌参数估计,(2.13)是电机侧所需负载功率的计算模块,(2.14)是电机侧桥臂上器件最高结温计算函数,(2.15)是基于电机侧模型的系统状态量预测模块,(2.16)是对电机侧模型的混沌参数估计,(2.17)是用于电机侧开关遍历选择的成本函数,(2.18)是三相至两相的变换;
图3所示为混沌参数估计的流程图。
具体实施方式
下面结合附图,对最佳实施例进行详细说明,但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
如图1所示,是本发明所提出的基于混沌参数估计状态遍历预测控制的有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统结构示意图,其中,1.1为有源中点箝位式四象限变频器,用来驱动电梯传动系统1.2。1.3为有源中点箝位式多电平变频器的结构放大示意图。1.4是电网,1.5是电梯驱动系统的入网电感。
以图2中所示的基于混沌参数估计开关遍历预测控制的有源中点箝位式三电平四象限驱动为例说明。系统额定电压为380V,额定功率为10kw。电网2.1通过系统入网电感2.2和电网侧变频器2.3连接。电网侧变频器2.3通过直流母线2.4和电机侧变频器2.5相连。变频器2.3、2.5的结构及其与直流母线2.4的连接方式如图1所示。电机侧变频器2.5驱动电梯电机2.6拖动电梯传动系统。
在电网侧,由基于电网侧模型的系统状态量预测模块2.11根据电网侧tk时刻实测入网电流ilα,β(tk)遍历预测各可能开关状态对应的tk+1时刻入网电流
Figure GSA00000110332000061
电网侧功率计算函数模块2.9根据预测的tk+1时刻入网电流
Figure GSA00000110332000062
及入网电压
Figure GSA00000110332000063
预测出各可能开关状态对应的tk+1时刻入网有功
Figure GSA00000110332000064
和无功
Figure GSA00000110332000065
电网侧桥臂上器件最高结温计算函数模块2.8根据当前tk时刻实测直流母线电压Vdc(tk)和各种可能开关状态对应tk+1时刻预测的入网电流
Figure GSA00000110332000071
预测出各种可能开关状态对应tk+1时刻桥臂器件的最高结温根据直流母线参考电压
Figure GSA00000110332000073
和在tk时刻实测的直流母线电压Vdc(tk),获得直流母线电压控制所需的有功功率参考值
Figure GSA00000110332000074
再和负载功率计算模块(2.13)获得电网侧有功功率相加,得电网侧有功功率的参考值P*
用于电网侧开关遍历选择的成本函数模块(2.7)根据有功功率的参考值P*、无功功率的参考值Q*、预测结果
Figure GSA00000110332000075
Figure GSA00000110332000076
Figure GSA00000110332000077
根据成本函数最小原则,比较选择获得电网侧变频器2.3在tk至tk+1时间段内的开关状态
Figure GSA00000110332000078
Figure GSA00000110332000079
Figure GSA000001103320000710
电网侧模型的混沌参数估计模块2.10根据tk时刻实测入网电流ilα,β(tk)和tk-1至tk时刻电网侧变频器将选择的开关状态对应的预测入网电流
Figure GSA000001103320000711
在线估计出电网侧系统参数,并实时更新电网侧模型系统状态量预测模块2.11。
在电机侧,由三相至两项变换模块(2.18)将tk时刻实测电机三相电流iU,V,W(tk)变换成两相电流isα,β(tk)。由基于电机侧模型的系统状态量预测模块(2.15)预测出系统根据电机侧tk时刻实测电机电流isα,β(tk)遍历预测获得各可能开关状态对应tk+1时刻电机电流
Figure GSA000001103320000712
电机侧桥臂上器件最高结温计算函数模块2.14根据当前tk时刻实测直流母线电压Vdc(tk)和各可能开关状态对应tk+1时刻预测的电机电流
Figure GSA000001103320000713
预测出电机侧各可能开关状态对应tk+1时刻桥臂器件的最高结温
Figure GSA000001103320000714
用于电机侧开关遍历选择的成本函数模块2.17根据电机电流参考值
Figure GSA000001103320000715
tk+1时刻各可能开关对应的预测电机电流
Figure GSA000001103320000716
以及
Figure GSA000001103320000717
比较选择获得电机侧变频器2.5在tk-1至tk时刻的开关状态
Figure GSA000001103320000719
Figure GSA000001103320000720
电机侧模型混沌参数估计模块2.16根据tk时刻实测电机电流isα,β(tk)和tk-1至tk时刻实际选择开关状态对应的预测电机电流
Figure GSA000001103320000721
在线估计出电机侧系统参数,并实时更新电机侧模型系统状态量预测模块2.15。
在直流母线侧,直流侧电容混沌参数估计模块2.12根据tk时刻实测直流母线电压Vdc(tk)和电网侧和电机侧变频器在tk-1至tk时刻所选择开关状态对应之前预测的电容充电电流
Figure GSA000001103320000722
实时估计出直流母线电容数值。
如图3所示,3.1是状态量比较差值初始设定模块,3.2是混沌映射状态量初始设定模块,3.3是系统状态量预测模块,根据系统参数当前估计值和系统在tk时刻实测状态量预测系统在tk+1时刻状态量,3.4是预测误差计算模块,计算当前参数估计值下系统在tk+1时刻预测状态量和系统在tk+1时刻实测状态量之差,3.5是最小预测误差判断模块,用于比较当前参数估计值下预测状态量和实测状态量之差ΔXi和状态量差值最小值ΔXmin,如果ΔXi小于ΔXmin,将执行模块3.6,即将当前参数估计结果P(i)赋值给Pcons,而ΔXi赋值给ΔXmin,然后执行模块3.7,即更新混沌映射的迭代次数i。如果ΔXi大于ΔXmin,将跳过模块3.6,直接执行模块3.7。接着进入迭代次数判断模块3.8,判断当前混沌映射迭代次数i是否超过给定最大迭代次数N。如果超过了最大迭代次数,将直接进入结束模块3.10。如果i没有超过N,系统将进入混沌映射模块3.9,将通过混沌映射产生下一次状态量(即下一次迭代对应的系统参数估计值),然后继续执行模块3.3,循环整个流程。所有程序执行完,Pcons中的值即系统参数的估计结果。
与传统的采用附加能量回馈电路从电梯驱动系统直流母线将电梯制动能量回馈到电网的方式不同,四象限电梯驱动系统由于同时采用了有源电网侧变频器,因此具有了双向功率流的特点,可将电梯中制动的能量直接通过电网侧有源变频器回馈到电网中,因此结构紧凑,控制直接。四象限电梯驱动由于同时采用了有源电网侧和电机侧变频器,在风机侧和电网侧都具有较好的输出波形和有功、无功调节能力,这对于减小系统损耗、提高系统效率有很大帮助。
因此本发明提出了基于有源中点箝位式多电平变频器的电梯驱动系统,多电平变频器具有等效开关频率较高、dv/dt较小、输出波形较好、谐波量较小的优点,但是多电平变频器的开关数量多,因此开关策略设计较为困难,无论是基于空间向量调制方法还是基于载波的调制方法都比较复杂。本发明提出了一种基于混沌参数识别有限开关遍历预测控制的有源中点箝位式三电平四象限电梯驱动系统,不仅具有多电平变频器四象限驱动的优点,而且将开关策略和控制方案设计集为一体,设计方法简单,并可以克服开关延时,而且系统具有参数自适应功能,鲁棒性强。
熟知本领域的人士将理解,虽然这里为了便于解释已描述了具体实施例,但是可在不背离本发明精神和范围的情况下作出各种改变。因此,除了所附权利要求之外,不能用于限制本发明。

Claims (5)

1.一种有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统,其特征在于包括入网电感(2.2),电网侧变频器(2.3),直流母线(2.4),电机侧变频器(2.5),电梯电机(2.6),用于电网侧开关遍历选择的成本函数模块(2.7),电网侧桥臂上器件最高结温计算函数模块(2.8),电网侧功率计算函数模块(2.9),电网侧模型的混沌参数估计模块(2.10),基于电网侧模型的系统状态量的预测模块(2.11),直流侧电容的混沌参数估计模块(2.12),电机侧所需负载功率的计算模块(2.13),电机侧桥臂上器件最高结温计算函数模块(2.14),基于电机侧模型的系统状态量的预测模块(2.15),电机侧模型的混沌参数估计模块(2.16),用于电机侧开关遍历选择的成本函数模块(2.17),三相至两相的变换模块(2.18);其中入网电感(2.2)的输入端接电网(2.1),入网电感(2.2)的输出端依次串接电网侧变频器(2.3)、直流母线(2.4)、电机侧变频器(2.5)和电梯电机(2.6),电网侧模型的混沌参数估计模块(2.10)的输出端动态调整基于电网侧模型的系统状态量的预测模块(2.11),基于电网侧模型的系统状态量的预测模块(2.11)的输出端接电网侧桥臂上器件最高结温计算函数模块(2.8)和电网侧功率计算函数模块(2.9)的输入端;电网侧桥臂上器件最高结温计算函数模块(2.8)和电网侧功率计算函数模块(2.9)的输出端分别串接用于电网侧开关遍历选择的成本函数模块(2.7)后接电网侧变频器(2.3)的开关信号输入端;直流侧电容的混沌参数估计模块(2.12)的输出端动态调整直流侧电容数值;电机侧变频器(2.5)的电流信号输出端串接三相至两相的变换模块(2.18)后与基于电机侧模型的系统状态量的预测模块(2.15)的输入端串接;电机侧模型的混沌参数估计模块(2.16)动态调整基于电机侧模型的系统状态量预测模块(2.15);电机侧桥臂上器件最高结温计算函数模块(2.14)和基于电机侧模型的系统状态量的预测模块(2.15)的输出端分别串接用于电机侧开关遍历选择的成本函数模块(2.17)后接电机侧变频器(2.5)的开关信号输入端。
2.如权利要求1所述的有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统,其特征是在电梯驱动系统电网侧和电机侧都采用了有源中点箝位式多电平变频器,包括:
电网侧变频器(2.3)采用了有源中点箝位式多电平变频器,同一桥臂上的开关通过有源器件和直流母线电容相连,电网侧功率可双向流动;
电机侧变频器(2.5)采用了有源中点箝位式多电平变频器,同一桥臂上的开关通过有源器件和直流母线电容相连,电机侧功率可双向流动。
3.根据权利要求1所述的有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统,其特征在于所述各混沌参数估计模块结构相同,包括:
状态量比较差值初始设定模块(3.1),设置初始比较差值;
混沌映射状态量初始设定模块(3.2),设置初始混沌映射状态量;
系统状态量预测模块(3.3),根据系统参数当前估计值和系统在tk时刻实测状态量预测系统在tk+1时刻状态量;
预测误差计算模块(3.4),计算当前参数估计值下系统在tk+1时刻预测状态量和系统在tk+1时刻实测状态量之差;
最小预测误差判断模块(3.5),用于比较当前参数估计值下预测状态量和实测状态量之差ΔXi与状态量差值最小值ΔXmin的大小;
赋值模块(3.6),将当前参数估计结果P(i)赋值给系统参数的估计结果Pcons,而ΔXi赋值给ΔXmin
更新模块(3.7),更新混沌映射的迭代次数i;
迭代次数判断模块(3.8),判断当前混沌映射迭代次数i是否超过给定最大迭代次数N;
混沌映射模块(3.9),通过混沌映射产生下一次状态量即下一次迭代对应的系统参数估计值;
结束模块(3.10),结束混沌参数估计。
4.一种有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统的控制方法,其特征在于:
在电网侧,电网侧模型的混沌参数估计模块(2.10)根据tk时刻实测入网电流ilα,β(tk)和tk-1至tk时刻电网侧变频器将选择的开关状态对应的预测入网电流
Figure FDA0000134597360000021
在线估计出电网侧系统参数,并实时更新电网侧模型系统状态量预测模块(2.11);
由基于电网侧模型的系统状态量预测模块(2.11)根据电网侧tk时刻实测入网电流ilα,β(tk)遍历预测各可能开关状态对应的tk+1时刻入网电流
Figure FDA0000134597360000022
电网侧功率计算函数模块(2.9)根据预测的tk+1时刻入网电流
Figure FDA0000134597360000023
及入网电压
Figure FDA0000134597360000024
预测出各可能开关状态对应的tk+1时刻入网有功
Figure FDA0000134597360000025
和无功
Figure FDA0000134597360000026
电网侧桥臂上器件最高结温计算函数模块(2.8)根据当前tk时刻实测直流母线电压Vdc(tk)和各种开关状态对应tk+1时刻预测的入网电流
Figure FDA0000134597360000031
预测出各种开关状态对应tk+1时刻桥臂器件的最高结温
Figure FDA0000134597360000032
由直流母线电压和负载功率计算模块(2.13)获得电网侧有功功率的参考值P*
用于电网侧开关遍历选择的成本函数模块(2.7)根据有功功率的参考值P*、无功功率的参考值Q*、预测结果
Figure FDA0000134597360000033
根据成本函数最小原则,比较选择获得电网侧变频器(2.3)在tk至tk+1时间段内的三相开关状态
Figure FDA0000134597360000034
在电机侧,电机侧模型混沌参数估计模块(2.16)根据tk时刻实测电机电流isα,β(tk)和tk-1至tk时刻实际选择开关状态对应的预测电机电流
Figure FDA0000134597360000035
在线估计出电机侧系统参数,并实时更新电机侧模型系统状态量预测模块(2.15);
由基于电机侧模型的系统状态量预测模块(2.15)预测出系统根据电机侧tk时刻实测电机电流isα,β(tk)遍历预测各开关状态对应tk+1时刻电机电流
Figure FDA0000134597360000036
电机侧桥臂上器件最高结温计算函数模块(2.14)根据当前tk时刻实测直流母线电压Vdc(tk)和各开关状态对应tk+1时刻预测的电机电流
Figure FDA0000134597360000037
预测出电机侧各开关状态对应tk+1时刻桥臂器件的最高结温
Figure FDA0000134597360000038
用于电机侧开关遍历选择的成本函数模块(2.17)根据电机电流参考值tk+1时刻各可能开关对应的预测电机电流
Figure FDA00001345973600000310
以及
Figure FDA00001345973600000311
比较选择获得电机侧变频器(2.5)在tk-1至tk时刻的三相开关状态
Figure FDA00001345973600000312
Figure FDA00001345973600000313
在直流母线侧,直流侧电容混沌参数估计模块(2.12)根据tk时刻实测直流母线电压Vdc(tk)和电网侧和电机侧变频器在tk-1至tk时刻所选择开关状态对应之前预测的电容充电电流实时估计出直流母线电容数值,其中tk-1时刻为前一时刻,tk时刻为当前时刻,tk+1时刻为下一时刻。
5.根据权利要求4所述的有源中点箝位式多电平四象限电梯驱动系统的控制方法,其特征在于所述混沌参数估计的方法如下:
采用状态量比较差值初始设定模块(3.1),设定预测状态量和实测状态量之差ΔXi=状态量差值最小值ΔXmin
采用混沌映射状态量初始设定模块(3.2),将参数初始值设置选为混沌映射初值P(i),其中混沌映射迭代次数i=0;
采用系统状态量预测模块(3.3),根据系统参数当前估计值和系统在tk时刻实测状态量预测系统在tk+1时刻状态量;
采用预测误差计算模块(3.4),计算当前参数估计值下系统在tk+1时刻预测状态量和系统在tk+1时刻实测状态量之差;
采用最小预测误差判断模块(3.5),比较当前参数估计值下预测状态量和实测状态量之差ΔXi和状态量差值最小值ΔXmin,如果ΔXi小于ΔXmin,执行赋值模块(3.6),即将当前参数估计结果P(i)赋值给Pcons,而ΔXi赋值给ΔXmin,然后执行更新模块(3.7),即更新混沌映射的迭代次数i←i+1;如果ΔXi大于ΔXmin,则执行更新模块(3.7),即更新混沌映射的迭代次数i←i+1;
采用迭代次数判断模块(3.8),判断当前混沌映射迭代次数i是否超过给定最大迭代次数N:如果超过了最大迭代次数,直接进入结束模块(3.10)结束混沌参数估计,得到即系统参数的估计结果Pcons;如果i没有超过N,系统进入混沌映射模块(3.9),通过混沌映射产生下一次状态量即下一次迭代对应的系统参数估计值,然后继续执行系统状态量预测模块(3.3),循环整个流程。
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