逆变器中死区时间会带来电流谐波和转矩脉动,从而导致感应电机出现明显振动并增加额外损耗。为减少逆变器死区效应带来的不利影响,提出一种基于高阶扩展状态观测器(high-order extended state observer,HO-ESO)的逆变器死区效应在线补...逆变器中死区时间会带来电流谐波和转矩脉动,从而导致感应电机出现明显振动并增加额外损耗。为减少逆变器死区效应带来的不利影响,提出一种基于高阶扩展状态观测器(high-order extended state observer,HO-ESO)的逆变器死区效应在线补偿方法。首先,对逆变器死区效应进行分析,推导出因死区效应而产生的d、q轴误差电压方程。接着,对传统的基于二阶ESO的死区效应补偿方法进行介绍和分析,由分析结果可知,该方法难以准确估计误差电压,从而导致补偿效果欠佳。进一步,设计一种HO-ESO对误差电压进行估计,并将其补偿到感应电机矢量控制系统中。最后,利用仿真和实验测试对所研究的死区效应补偿方法进行验证,并与传统的基于二阶ESO的死区效应补偿法进行对比。测试结果表明,相较于传统基于二阶ESO的死区效应补偿方法,所研究方法表现出更好的死区效应补偿性能。此外,所研究方法无需检测电流极性,易于实施。展开更多
可再生能源的高渗透率给电网供需匹配带来严峻挑战的同时,燃煤机组需要承担着大量的调峰调频任务,这对过热汽温系统的安全稳定运行造成了一定威胁,因此有必要建立面向热工控制的汽温数学模型。考虑到迟延型扩张状态观测器(time-delayed ...可再生能源的高渗透率给电网供需匹配带来严峻挑战的同时,燃煤机组需要承担着大量的调峰调频任务,这对过热汽温系统的安全稳定运行造成了一定威胁,因此有必要建立面向热工控制的汽温数学模型。考虑到迟延型扩张状态观测器(time-delayed extended state observer,TD-ESO)的总扰动信号中含有大量模型信息,提出一种基于ESO补偿模型的参数智能优化和信息提取方法,即以总扰动中未知信息量最小为目标,采用改进沙丘猫算法对模型参数优化并提取总扰动中已知模型信息补偿至ESO的输入端。在仿真算例方面,线性和非线性系统的测试结果表明,所提辨识方法对有无输入迟延的两种系统均有良好的适用性和较高的精度;在实际应用方面,基于超超临界二次再热机组的过热汽温系统数据进行模型辨识与验证,同样表明该建模方法是合理、准确的。因此,该文所建立的模型能够为汽温系统的控制策略设计和性能优化等方面提供有价值的参考。展开更多
文摘逆变器中死区时间会带来电流谐波和转矩脉动,从而导致感应电机出现明显振动并增加额外损耗。为减少逆变器死区效应带来的不利影响,提出一种基于高阶扩展状态观测器(high-order extended state observer,HO-ESO)的逆变器死区效应在线补偿方法。首先,对逆变器死区效应进行分析,推导出因死区效应而产生的d、q轴误差电压方程。接着,对传统的基于二阶ESO的死区效应补偿方法进行介绍和分析,由分析结果可知,该方法难以准确估计误差电压,从而导致补偿效果欠佳。进一步,设计一种HO-ESO对误差电压进行估计,并将其补偿到感应电机矢量控制系统中。最后,利用仿真和实验测试对所研究的死区效应补偿方法进行验证,并与传统的基于二阶ESO的死区效应补偿法进行对比。测试结果表明,相较于传统基于二阶ESO的死区效应补偿方法,所研究方法表现出更好的死区效应补偿性能。此外,所研究方法无需检测电流极性,易于实施。
文摘可再生能源的高渗透率给电网供需匹配带来严峻挑战的同时,燃煤机组需要承担着大量的调峰调频任务,这对过热汽温系统的安全稳定运行造成了一定威胁,因此有必要建立面向热工控制的汽温数学模型。考虑到迟延型扩张状态观测器(time-delayed extended state observer,TD-ESO)的总扰动信号中含有大量模型信息,提出一种基于ESO补偿模型的参数智能优化和信息提取方法,即以总扰动中未知信息量最小为目标,采用改进沙丘猫算法对模型参数优化并提取总扰动中已知模型信息补偿至ESO的输入端。在仿真算例方面,线性和非线性系统的测试结果表明,所提辨识方法对有无输入迟延的两种系统均有良好的适用性和较高的精度;在实际应用方面,基于超超临界二次再热机组的过热汽温系统数据进行模型辨识与验证,同样表明该建模方法是合理、准确的。因此,该文所建立的模型能够为汽温系统的控制策略设计和性能优化等方面提供有价值的参考。
