CN110460257A - 一种模拟人眼识别的svpwm扇区判断算法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，该方法包括如下步骤：步骤一：构造101阶矩阵s作为给定合成电压空间矢量的旋转平面；步骤二：将给定合成电压空间矢量“投影”至矩阵s上，其端点落在元素s[xi yp]上；步骤三：找出s[xi yp]所在行与所在扇区的两个交点s[xi yp_b]、s[xi yp_f]；步骤四：从s[xi yp_b]、s[xi yp_f]出发，沿着各自所在的边一步一步锁定该扇区的三个顶点所在位置；步骤五：将三个顶点对应元素的值进行求和，得到的结果作为区分不同扇区的依据。本发明的方法能迅速判断扇区，从而缩短整个算法的计算时间。

Description

一种模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法
技术领域
本发明涉及一种模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，属于电力电子变换器技术领域。
背景技术
SVPWM是近年来发展起来的一种相对新颖的控制方法，它是由三相功率逆变器的六个功率开关元件组成的特定开关状态所产生的脉宽调制波，使输出电流波形尽可能接近理想的正弦波形。在此之前，正弦脉宽调制(SPWM)策略已广泛应用于交流变频调速系统，但SPWM对逆变器的直流侧电压利用率较低。SPWM通过调整脉冲宽度和间距以实现接近正弦输出电流，这将产生一些高次谐波分量，导致电机发热，转矩脉动甚至系统振荡。此外，SPWM适用于模拟电路，不便于数字实现。
SVPWM与SPWM不同。它从三相输出电压的整体效果出发，着重于如何使电机获得理想的圆形磁链。SVPWM技术与SPWM相比较，绕组电流波形的谐波成分小，使得电机转矩脉动降低，旋转磁场更逼近圆形，而且使直流母线电压的利用率有了很大的提高，且更易于实现数字化。
除了在交流电机控制中发挥重要作用外，SVPWM还用于控制逆变器，推广到可再生能源，例如光伏(PV)系统，随着对更高电压等级和更低谐波失真的需求，SVPWM在多电平逆变器中具有显着的性能优势。
显然，矢量选择在SVPWM算法中非常关键。随着变换器变得越来越复杂，矢量图的复杂性也在增加。例如，在中性点钳位(NPC)三电平逆变器中，使用了数百个矢量，这使得算法变得十分复杂，在这种情况下，需要更新传统的扇区判断方式。空间矢量图容易被人眼看到和定位，随着数字控制的发展，机器视觉可以代替人眼实现功能。基于以上事实，本发明提出了一种模拟人眼识别的扇形判断算法来取代传统方式。
发明内容
发明目的：为了解决上述问题，本发明提出一种模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，当SVPWM应用于多级逆变器或多电平逆变器时，电压空间矢量成倍数增加，矢量图的复杂度与计算量大大增加，本发明的方法能迅速判断扇区，从而缩短整个算法的计算时间。
技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：
一种模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，该方法包括如下步骤：
步骤一：构造101阶矩阵s作为给定合成电压空间矢量的旋转平面；
步骤二：将给定合成电压空间矢量“投影”至矩阵s上，其端点落在元素s[xi yp]上；
步骤三：找出s[xi yp]所在行与所在扇区的两个交点s[xi yp_b]、s[xi yp_f]；
步骤四：从s[xi yp_b]、s[xi yp_f]出发，沿着各自所在的边一步一步锁定该扇区的三个顶点所在位置；
步骤五：将三个顶点对应元素的值进行求和，得到的结果作为区分不同扇区的依据。
所述的模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，步骤一种所述的给定合成电压空间矢量按逆时针旋转，由程序产生标准三相对称电压进行调制，并变换至静止坐标系下得到Uα与Uβ，xi与Uβ有关，yp与Uα有关。
所述的模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，步骤一中所构造的101阶矩阵s，原点O的位置为s[51 51]，其值为4；六边形顶点A、B、C、D、E和F所在元素的值分别为5、2、1、3、6和7；扇区分界线OA、OB、OC、OD、OE和OF所覆盖的元素对应值分别为13、17、16、12、20和21；六边形各条边AB、BC、CD、DE、EF和FA所覆盖的元素对应值分别为18、11、15、19、14和22；其余元素值均为0。
所述的模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，步骤二中所述将给定合成电压空间矢量“投影”按比例投影至矩阵s平面上发热依据是：扇区的每条边等效2Vdc/3的幅值，其中Vdc为三相逆变器直流侧电压大小。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下显著优点：
1、可以缩短扇区判断时间：传统SVPWM算法在扇区判断过程中依据几何关系来实时在线计算给定合成电压空间矢量的扇区位置，而本发明利用机器视觉代替人眼直接“看到”扇区位置，减少计算量，从而缩短了扇区判断时间。
2、本发明的实用性高、应用前景广泛：本发明可以节省SVPWM算法的执行时间和复杂度，尤其是在多级逆变器或多电平逆变器中，电压矢量成倍增加的情况下，更突显其优势，为今后多级逆变器和多电平逆变器广泛应用于新能源发电系统中提供了技术支持。
附图说明
图1是本发明构造的101阶矩阵平面图；
图2是本发明横向寻找给定合成矢量端点所在“行”与扇区两条边的交点示意图；
图3是本发明纵向寻找扇区顶点的示意图，其中图3(a)是向上扫描寻找扇区顶点的示意图；图3(b)是向下扫描寻找扇区顶点的示意图；
图4是本发明的程序流程图，其中图4(a)是主程序流程图；图4(b)是向上扫描寻找扇区顶点的程序流程图；图4(c)是向下扫描寻找扇区顶点的程序流程图；
图5是本发明的仿真波形图，其中图5(a)是三相相电压波形；图5(b)是三相线电压波形。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
一种模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，所述算法主要针对传统的SVPWM算法中的扇区判断模块进行改善，并应用于三相电压源型逆变器的控制，算法包括以下步骤：
步骤一：构造101阶矩阵s作为给定合成电压空间矢量的旋转平面：
所构造的101阶矩阵s如图1所示，原点O的位置为s[51 51]，其值为4；六边形顶点A、B、C、D、E和F所在元素的值分别为5、2、1、3、6和7；扇区分界线OA、OB、OC、OD、OE和OF所覆盖的元素对应值分别为13、17、16、12、20和21；六边形各条边AB、BC、CD、DE、EF和FA所覆盖的元素对应值分别为18、11、15、19、14和22；其余元素值均为0。
步骤二：将给定合成电压空间矢量“投影”至矩阵s上，其端点落在元素s[xi yp]上
给定合成电压空间矢量按逆时针旋转，由程序产生标准三相对称电压进行调制，并变换至静止坐标系下得到Uα与Uβ，xi与Uβ有关，yp与Uα有关。扇区的每条边等效2Vdc/3的幅值，其中Vdc为三相逆变器直流侧电压大小，以此为依据将给定合成电压空间矢量“投影”按比例投影至矩阵s平面上。
步骤三：找出s[xi yp]所在行与所在扇区的两个交点s[xi yp_b]、s[xi yp_f]
以扇区VI为例，如图2所示，在向前寻找交点时，保持i不变，令p_f＝p，执行p_f＝p_f+1，直到s[xi yp_f]＞0，此时为一个交点，即图2中的N点；在向后寻找交点时，保持i不变，令p_b＝p，执行p_b＝p_b－1，直到s[xi yp_b]＞0，此时为另一个交点，即图2中的M点。
步骤四：沿交点各自所在的边一步一步锁定该扇区的三个顶点所在位置
以图2中N点为例，此时N点处于s[xi yp_f]，将s[xi yp_f-1]，s[xi yp_f+1]，s[xi- 1yp_f-1]，s[xi-1yp_f]和s[xi-1yp_f+1]中为0的元素用255取代，之后找出其中最小的元素，该元素所在的位置成为新的s[xi yp_f]，重复上述操作，直到s[xi yp_f]小于10，此为向上扫描寻找扇区顶点；回到最初N点的位置，将s[xi+1yp_f-1]，s[xi+1yp_f]和s[xi+1yp_f+1]中为0的元素用255取代，之后找出其中最小的元素，该元素所在的位置成为新的s[xi yp_f]，重复上述操作，直到s[xi yp_f]小于10，此为向下扫描寻找扇区顶点。图3为向上扫描和向下扫描的示意图。
M点所在的边采取相同的方法得到两个顶点，需要注意的是有一个顶点与先前求得的顶点重复，至此，扇区的三个顶点均被锁定。
步骤五：将三个顶点对应元素的值进行求和，得到的结果作为区分不同扇区的依据。
以扇区VI为例，三个顶点所在元素对应的值分别为4，5，7，其和为16，即作为扇区VI的标识，同理扇区I-扇区V的标识分别为11，7，8，13，17。
为验证本发明，利用MATLAB/Simulink进行仿真，仿真时系统处于开环状态，逆变电路的直流侧电压为650V；LC滤波参数分别为6mH和20μF；负载为纯阻性，参数为8Ω；逆变器中开关频率为5kHz。
本实施例中所述三相电压源型逆变器拓扑结构是由反并联二极管的第一至第六开关管构成的三相全桥电路。
本实施例中所述三相逆变器输入侧的直流电是蓄电池直接提供，其三相输出经LC滤波后与阻性负载相连。所述算法经编程调试后由TMS320F28335输出驱动信号来控制六个功率开关管。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。本发明的扇区判断算法，可以应用到并网逆变器控制等相关领域。

Claims (4)

1.一种模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤一：构造101阶矩阵s作为给定合成电压空间矢量的旋转平面；
步骤二：将给定合成电压空间矢量“投影”至矩阵s上，其端点落在元素s[xi yp]上；
步骤三：找出s[xi yp]所在行与所在扇区的两个交点s[xi yp_b]、s[xi yp_f]；
步骤四：从s[xi yp_b]、s[xi yp_f]出发，沿着各自所在的边一步一步锁定该扇区的三个顶点所在位置；
步骤五：将三个顶点对应元素的值进行求和，得到的结果作为区分不同扇区的依据。
2.根据权利要求1所述的模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，其特征在于，步骤一种所述的给定合成电压空间矢量按逆时针旋转，由程序产生标准三相对称电压进行调制，并变换至静止坐标系下得到Uα与Uβ，xi与Uβ有关，yp与Uα有关。
3.根据权利要求1所述的模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，其特征在于，步骤一中所构造的101阶矩阵s，原点O的位置为s[51 51]，其值为4；六边形顶点A、B、C、D、E和F所在元素的值分别为5、2、1、3、6和7；扇区分界线OA、OB、OC、OD、OE和OF所覆盖的元素对应值分别为13、17、16、12、20和21；六边形各条边AB、BC、CD、DE、EF和FA所覆盖的元素对应值分别为18、11、15、19、14和22；其余元素值均为0。
4.根据权利要求1所述的模拟人眼识别的SVPWM扇区判断算法，其特征在于，步骤二中所述将给定合成电压空间矢量“投影”按比例投影至矩阵s平面上发热依据是：扇区的每条边等效2Vdc/3的幅值，其中Vdc为三相逆变器直流侧电压大小。
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