应用于UPS单相逆变器的DSP控制方法外文文献翻译.docx

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应用于UPS单相逆变器的DSP控制方法外文文献翻译

应用于UPS单相逆变器的DSP控制方法摘要本文提出了一种新的适用于不间断电力UPS的具有重复积分作用的反馈控制器。它的目标是实现一个反馈的被控变量的动态响应(输出电压和逆变器电流)。由于重复作用,控制器也可以减少通常是由于输入源和输出负载变化而产生的稳态误差和未知的周期性扰动所造成的误差。此外,它的设计非常简单,只需要对输出滤波器参数有一个合理准确的知识。提出的方案有效的实施在DSP控制器(TMS320LF2407)并且测试在3.75KVA逆变器。关键词:反馈控制,重复控制,DSP,不间断电源概述不间断电源(UPS)系统是用来在断电的情况下保护重要负荷。典型的UPS系统由蓄电池DC-AC逆变器和LC滤波器组成。闭环调节脉冲宽度调制(PWM)逆变器已经广泛应用于UPS系统。高性能的UPS系统的输出电压在短暂的或周期性的负载扰动下,总谐波失真(THD)度必须较低。测量系统瞬态响应时,当负载突然变化,系统性能表现主要考虑是否有线性和非线性的负载波形失真。许多离散时间控制器在文献中介绍过,便于我们控制单相逆变器。其中包括无差拍控制器和一个采样提前预览控制器,这导致它们能快速的响应负载干扰。不过,他们在周期性干扰下有较高的THD并且对参数的变化很敏感。为了消除稳态周期性误差,重复控制器已被使用。随着低价格高性能的DSP的使用,它有着在一个指令周期中能执行大多数指令,复杂的控制算法,较快的指令执行速度的特征,使得大多数逆变器是数字控制逆变器。本文介绍了一种基于DSP的全数字单相PWM逆变器的UPS实现。提出的数字控制PWM逆变器采用单片DSP实现反馈控制和重复积分。本文的章节安排如下:第二部分介绍了系统模型,并给出了它的状态方程。第三部分介绍了设计思想。第四部分描述了系统参数和基于DSP的系统呈现的实验结果。系统模型描述传统的单相PWM逆变器是图1所示,逆变器,LC滤波器和电阻负载R视为系统组成。逆变器的工作周期变化范围是0-100%,逆变器的电压大小,u(t),正比于与DC-LINK电压E和占空比。单极PWM电压调制类型被广泛使用是由于这种方法能有效地加倍电压逆变器的开关频率,从而使输出滤波器小,便宜,且容易实现。系统的连续时间模型使用状态变量vC(电容电压)和iL(电感电流)根据(1)和图1,假设切换频率足够高,忽视逆变器的动态,描述的离散系统的状态空间方程(1)可以写成:W0滤波器转角频率,单位rad/s。这是采样时间。提出算法为了实现快速瞬态响应时间和良好的抗干扰性,本文提出了一种新的全数字控制器,图2示,包括一个反馈控制器和重复控制器。馈控制器保证了系统良好的动态响应,同时重复控制器保证了良好的稳态响应。反馈控制器反馈的控制算法是由Gokhale提出的控制技术,基于非周期的控制理论。闭环数字反馈系统测量输出和控制逆变器的开关来生成所需的PWM模式从而产生较低的正弦输出电压。数字控制算法用来设计控制脉宽,输出电压在每一个采样时刻等于正弦参考电压。因此,输出电压的相位和非常接近正弦参考电压。输出电压在一个采样间隔内由于负载扰动,根据(1)和(3),可得纠正后的离散数据输出电压方程可以写成:就反馈的控制理论而言,输出电压UC(k + 1)等于参考电压UREF(k + 1)在t = k + 1, 在方程(4)中把Uc(k + 1)替换为UREF(k + 1),得到:这个方程表明式Udb(k)=Uin(k) 所需的信号测定是输出电压Uc(k)电感电流iL(k),输出电流i0(k)是当前采样时刻和下一个采样时刻的参考信号。如果系数(5)是确切已知的,这种反馈的控制规律使得输出电压等于下一个采样间隔的参考信号值。值得注意的是,假设我们几乎是通过验证获得(1)一(3)式的,只要输出滤波器谐振频率与采样频率足够低,如(4)一(5)所示。事实上,我们发现,采样频率和谐振频率之间的比率高于20倍给定的结果。在典型的UPS设计的情况下,输出电容也是部分无功负载补偿器。但这通常是验证。多重控制器尽管反馈控制提出了满意的负载瞬变结果, 但当用于非线性周期负载时,输出电压波形就不是很好。多重控制理论提供了另一种将周期性错误降到最低的方法,用于动态系统。重复响应提高了控制系统的稳态响应,当参考输入信号和干扰信号是周期信号时,谐波成分有一个共同的基频。重复控制器的理论模型图3所示。因此,重复控制律的积分作用可以写成:这里,e(k)= Vref(k)- y(k)的输出误差,c是重复控制器的增益,N是提前的时间步长和样本的数量在一段时间的参考电压。重复控制器增益的选择必须确保良好的瞬态响应和整个闭环系统的稳定性。更高的重复控制器增益导致输出误差的快速收敛,然而高值的反馈系统可能会变得不稳定。然后,你得到的控制律(k)就变成:实验结果PWM逆变器的原型是建立在通过实验

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