CN110489774B - 一种模块化多电平功率放大器冗余度设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种模块化多电平功率放大器冗余度设计方法,在选取冗余模块的数量时,针对功率放大器的可靠性、功率损耗特性分别建立数学模型,并以可靠性,功率损耗特性为目标建立关于冗余的目标函数,合理选取可靠性和功率损耗的权重系数,利用多目标粒子群优化算法计算出同时能同时满足模块化多电平功率放大器可靠性高、损耗小时的冗余功率模块数量,得出模块化多电平功率放大器的最佳冗余度,使模块化多电平功率放大器能同时兼顾可靠性和损耗特性的要求。

Description

一种模块化多电平功率放大器冗余度设计方法
技术领域
本发明涉及模块化多电平功率放大器领域,特别是一种模块化多电平功率放大器冗余度设计方法。
背景技术
海洋蕴藏有丰富的矿产和生物资源,是人类赖以生存的资源宝库,各个国家都在逐步加大对海洋开发和研究力度。海洋作为国家疆域的一部分,而我国海洋面积约300万平方公里,展开海洋战略研究具有极其重要的军事意义。海洋装备作为我国国民经济和国防建设的重要支撑,已经引起越来越多的重视。
传统的功率放大器采用的是线性功率放大器,虽然能够满足信号失真度的要求,但发射机的效率低、体积大,难以应用于高压大功率的场合;大功率功率放大器的研究是我国海洋安全的重要技术保证,也是海军军事侦测的关键技术支撑,针对高压大容量场合,通常采用模块化多电平功率放大器的拓扑结构,主要由两部分构成,一部分为AC/DC功率模块,另一部分为DC/AC功率模块;相对于传统的功率放大器,模块化多电平功率放大器具有宽范围电压及频率调节能力、模块化便于扩展、多模块冗余高可靠性、级联输出高保真的优点。但是多模块冗余固然可以提高系统的可靠性,同时也增加了系统的损耗,因此在兼顾系统损耗的同时,选取合适的冗余子模块数量提高系统可靠性,具有重要的实际意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,针对模块化多电平功率放大器,提供一种模块化多电平功率放大器冗余度设计方法,使得系统能同时满足可靠性和损耗特性的要求。
为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:一种模块化多电平功率放大器冗余度设计方法,包括AC/DC功率系统,DC/AC功率系统;所述AC/DC功率系统包括三相交流输入、交流输入开关、三相不可控整流器、电容器、隔离型DC/DC变换器、滤波器;所述DC/AC功率系统包括电容器、全桥逆变单元、滤波器、负载依次连接;所述滤波器分别接在DC/AC功率系统的输入端和输出端。本模块化多电平功率放大器冗余度设计方法其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:建立功率模块可靠性、损耗特性的数学模型。每个元件的可靠度可表示为
R(t)=e-λt
其中,λ为器件的故障率;
由此可得:
AC/DC功率子模块的可靠度为
Figure BDA0002099638000000021
DC/AC功率子模块的可靠度为
Figure BDA0002099638000000022
功率模块SM的可靠度为:
RSM(t)=RSA(t)×RSD(t)
式中,RI(t)、RD(t)、RC(t)分别为IGBT、二极管和电容器的可靠性函数,由各元件的故障率代入式R(t)=e-λt计算得到;
模块化多电平功率放大器系统的可靠度表示为:
Figure BDA0002099638000000023
式中,i为故障功率模块数量,m为冗余功率模块数量,N为总的功率模块数量。
建立功率模块损耗特性的数学模型,则第i个模块中单个IGBT和单个二极管的通态损耗可表示为:
Figure BDA0002099638000000024
Figure BDA0002099638000000025
其中,M为调制比,s为载波移相的角度,
Figure BDA0002099638000000026
Ts为工作周期,n为投入运行的子模块数量,Vce0为门槛电压,Rce为IGBT通态等效电阻,Vce0和Rce均可通过厂家提供的器件手册得到,但都受温度的影响,vce(t)和vf(t)分别为IGBT和快恢复二极管的实际导通压降;ic(t)为管子输出电流,f0为基波频率。
第i个模块中单个IGBT和单个二极管的开关损耗可表示为为:
Figure BDA0002099638000000031
其中vCE,off(tα),vCE,off(tβ),vF,off(tγ)为导通电压,vCE,ref为测试电压,Eon,Eoff,Erec可以根据开关能量曲线来拟合计算出开关能量,Nα,Nβ和Nγ是开关动作的数量,可根据载波与调制波频率求得,fsw为开关频率。由于二极管开通时损耗很小,在此不考虑,仅考虑二极管的反向恢复损耗Prec
IGBT和二极管的总损耗由导通和开关损耗之和计算:
Figure BDA0002099638000000032
模块化多电平功率放大器系统N个子模块的总损耗可以表示为:
Figure BDA0002099638000000033
步骤S2:建立模块化多电平功率放大器关于冗余的可靠性目标函数、损耗特性目标函数:
Figure BDA0002099638000000034
步骤S3:合理选取可靠性和功率损耗的权重系数ω1、ω2得到最终的目标函数F=ω1Pm(m)+ω2RM(m);
步骤S4:利用多目标粒子群优化算法计算出模块化多电平功率放大器可靠性、损耗特性的2个目标函数的共同最优结果。
步骤S5:得出同时满足可靠性、损耗特性的冗余子模块数量,得出最佳冗余度
Figure BDA0002099638000000035
与现有技术相比,本发明所具有的有益效果为:本发明提供了一种模块化多电平功率放大器冗余度设计方法,在选取冗余模块的数量时,针对功率放大器的可靠性、功率损耗特性分别建立数学模型,并以可靠性,功率损耗特性为目标建立关于冗余的目标函数,合理选取可靠性和功率损耗的权重系数,利用多目标粒子群优化算法计算出同时能同时满足模块化多电平功率放大器可靠性高、损耗小时的冗余功率模块数量,得出模块化多电平功率放大器的最佳冗余度,使模块化多电平功率放大器能同时兼顾可靠性和损耗特性的要求,在有效控制成本的基础上,提高了模块化多电平功率放大器的整体性能。
附图说明
图1为本发明一模块化多电平功率放大器结构及运行模式图;
图2为本发明一实施模块化多电平功率放大器冗余度设计方法运行示意图;
图3为本发明一多目标粒子群算法运行模式图。
具体实施方式
如图1所示,为本发明一模块化多电平功率放大器结构及运行模式图,包括AC/DC功率系统,DC/AC功率系统;AC/DC功率模块包括交流电输入、三相不可控整流电路、电容器、单相逆变器、变压器、LC滤波器;所述交流电输入、三相不可控整流电路、电容器、单相逆变器、变压器、LC滤波器依次连接;DC/AC功率模块包括单相逆变器、LC滤波器、负载;所述单相逆变器、LC滤波器、负载依次连接;所述AC/DC功率模块的LC滤波器输出接DC/AC功率模块的输入端,DC/AC功率模块的LC滤波器接负载。
如图2所示,为本发明一实施模块化多电平功率放大器冗余度设计方法运行示意图,具体包括以下步骤:
(1)建立功率模块可靠性、损耗特性的数学模型。每个元件的可靠度可表示为R(t)=e-λt,其中,λ为器件的故障率;由此可得:AC/DC功率子模块的可靠度为
Figure BDA0002099638000000041
DC/AC功率子模块的可靠度为
Figure BDA0002099638000000042
功率模块SM的可靠度为RSM(t)=RSA(t)×RSD(t),其中,RI(t)、RD(t)、RC(t)分别为IGBT、二极管和电容器的可靠性函数,由各元件的故障率代入式R(t)=e-λt计算得到,模块化多电平功率放大器系统的可靠度表示为:
Figure BDA0002099638000000051
其中,i为故障功率模块数量,m为冗余功率模块数量,N为总的功率模块数量。
(2)计算出模块化多电平功率放大器系统总的损耗,第i个模块中单个IGBT和单个二极管的通态损耗可表示为:
Figure BDA0002099638000000052
Figure BDA0002099638000000053
其中,M为调制比,s为载波移相的角度,
Figure BDA0002099638000000054
Ts为工作周期,n为投入运行的子模块数量,Vce0为门槛电压,Rce为IGBT通态等效电阻,Vce0和Rce均可通过厂家提供的器件手册得到,但都受温度的影响,vce(t)和vf(t)分别为IGBT和快恢复二极管的实际导通压降;ic(t)为管子输出电流,f0为基波频率。
第i个模块中单个IGBT和单个二极管的开关损耗可表示为为:
Figure BDA0002099638000000055
其中vCE,off(tα),vCE,off(tβ),vF,off(tγ)为导通电压,vCE,ref为测试电压,Eon,Eoff,Erec可以根据开关能量曲线来拟合计算出开关能量,Nα,Nβ和Nγ是开关动作的数量,可根据载波与调制波频率求得,fsw为开关频率。由于二极管开通时损耗很小,在此不考虑,仅考虑二极管的反向恢复损耗Prec
IGBT和二极管的总损耗由导通和开关损耗之和计算:
Figure BDA0002099638000000056
模块化多电平功率放大器系统N个子模块的总损耗可以表示为:
Figure BDA0002099638000000057
(3)建立模块化多电平功率放大器关于冗余的可靠性目标函数、损耗特性目标函数:
Figure BDA0002099638000000061
再选取合理的可靠性和功率损耗的权重系数,高可靠性仍是最优冗余配置方案的必要条件,同时也要能兼顾经济性,使也损耗达到一定要求,具体数值由实际工程决定,当工程要求更高的可靠性时,ω1取较大数值,反之当工程要求经济性更高时,ω2取更大数值,得到最终的目标函数F=ω1Pm(m)+ω2RM(m)。
(4)利用多目标粒子群算法计算出模块化多电平功率放大器可靠性、损耗特性的2个目标函数的共同最优结果。
(5)最后得出同时满足可靠性、损耗特性的冗余数量。
如图3所示为本发明一多目标粒子群算法运行模式图。具体包括以下步骤:
(1)初始化粒子群体,包括多目标粒子群算法的控制参数,群体规模,迭代次数;
(2)计算每个粒子所代表多目标优化方案的两个目标值Pm(m)和RM(m):最大可靠性及最小损耗值;
(3)根据Pareto最优概念更新每个粒子的个体最优值,即在粒子的当前位置和历史最优位置中选择一个非劣解作为粒子的个体最优值,如二者无支配关系则保持个体最优值不变;
(4)根据粒子的序值挑选当前种群中序值较小的粒子,存入外部档案库,并删除其中的非劣解;
(5)更新每个粒子的速度和位置;
(6)判断是否达到最大迭代次数,若达到,则输出档案库中的非劣解;否则转到步骤(2);
(7)对档案库中的非劣解进行N-1校验,输出所有满足N-1安全的多目标优化方案。

Claims (3)

1.一种模块化多电平功率放大器冗余度设计方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:建立功率模块可靠性的数学模型和功率模块损耗特性的数学模型;
步骤2:利用上述数学模型建立模块化多电平功率放大器关于冗余的可靠性目标函数、损耗特性目标函数;
步骤3:选取可靠性和功率损耗的权重系数,得到最终的可靠性目标函数和损耗特性目标函数;
步骤4:利用多目标粒子群优化算法计算出模块化多电平功率放大器可靠性目标函数和损耗特性目标函数的共同最优结果;
步骤5:利用所述共同最优结果计算出同时满足可靠性、损耗特性的冗余数量m,并得出模块化多电平功率放大器的最佳冗余度;
总的功率模块可靠性的数学模型表达式为:
Figure FDA0004073479570000011
其中,i为故障功率模块数量,m为冗余功率模块数量,N为总的功率模块数量;RSM(t)=RSA(t)×RSD(t)为单个功率模块可靠性;
Figure FDA0004073479570000012
前级AC/DC可靠性;
Figure FDA0004073479570000013
为后级DC/AC可靠性;
Figure FDA0004073479570000014
为IGBT的可靠性,λI为IGBT的故障率;
Figure FDA0004073479570000015
为二极管的可靠性,λD为二极管的故障率;
Figure FDA0004073479570000016
为电容的可靠性,λC为电容的故障率;
Figure FDA0004073479570000017
为电感的可靠性,λL为电感的故障率;
所述第i个功率模块损耗特性的数学模型表达式为:
Figure FDA0004073479570000018
Figure FDA0004073479570000019
Figure FDA0004073479570000021
fsw为开关频率;Nα,Nβ和Nγ分别是计算开通、关断、恢复时开关动作的数量;(tα,tβ,tγ)是指每个切换时刻,Eon,Eoff,Erec为厂商提供的器件开关能量;vCE,off(tα)为IGBT在切换时刻tα的导通电压,vCE,off(tβ)为IGBT在切换时刻tβ的导通电压,vF,off(tγ)二极管在切换时刻tγ的导通电压,vCE,ref为测试电压;
Figure FDA0004073479570000022
为输出实际电流和电压之间的相角,td为死区时间,M为调制比,s为载波移相的角度,
Figure FDA0004073479570000023
Ts为工作周期,Vce0(Tvj)为在节温Tvj下的门槛电压,Rce(Tvj)为IGBT在节温Tvj下通态等效电阻,vce(t)和vf(t)分别为IGBT和快恢复二极管的实际导通压降;ic(t)为IGBT输出电流,iF(t)为二极管输出电流,f0为基波频率;
可靠性目标函数RM(m)、损耗特性目标函数Pm(m)的表达式为:
Figure FDA0004073479570000024
其中,
Figure FDA0004073479570000025
表示从N个不同元素中取出i个元素的组合数,RSM为功率模块可靠性的数学模型;Ptotol为功率模块损耗特性的数学模型。
2.根据权利要求1所述的模块化多电平功率放大器冗余度设计方法,其特征在于,最终的目标函数F的表达式为:F=ω1Pm(m)+ω2RM(m);其中,ω1、ω2为权重系数,RM(m)为可靠性目标函数;Pm(m)为损耗特性目标函数。
3.根据权利要求1所述的模块化多电平功率放大器冗余度设计方法,其特征在于,步骤4的具体实现过程包括:
1)初始化粒子群体;
2)计算每个粒子所代表多目标优化方案的两个目标值Pm(m)和RM(m):RM(m)为可靠性目标函数;Pm(m)为损耗特性目标函数;
3)根据Pareto最优概念更新每个粒子的个体最优值,即在粒子的当前位置和历史最优位置中选择一个非劣解作为粒子的个体最优值,如二者无支配关系则保持个体最优值不变;
4)根据粒子的序值挑选当前种群中序值较小的粒子,存入外部档案库,删除其中的非劣解;
5)更新每个粒子的速度和位置;
6)判断是否达到最大迭代次数,若达到,则输出非劣解;否则转到步骤2);
7)对档案库中的非劣解进行N-1校验,输出所有满足N-1安全的多目标优化方案,即共同最优结果。
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