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第二部分
目錄
1 電力電子與電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)的仿真
2 電力電子與電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中應(yīng)用的數(shù)字控制器
3 人工智能技術(shù)
4 模糊邏輯(fl)在電力電子與電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中的應(yīng)用
5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)在電力電子與電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中的應(yīng)用

1 電力電子與電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)的仿真
什么是仿真？為什么要進(jìn)行仿真？
l實(shí)際電路或系統(tǒng)的虛擬表示法或軟件表示法
l需要通過(guò)數(shù)學(xué)方程或者電路拓?fù)鋵?duì)模型進(jìn)行描述
l將復(fù)雜的變換器以及控制策略做成實(shí)驗(yàn)板或者進(jìn)行樣機(jī)開發(fā)之前，應(yīng)先進(jìn)行仿真研究
l對(duì)于新開發(fā)的產(chǎn)品進(jìn)行虛擬性能測(cè)試可以節(jié)省時(shí)間和費(fèi)用
l仿真研究非常具有指導(dǎo)性
l個(gè)人計(jì)算機(jī)上的現(xiàn)代仿真程序是非常有效，且用戶界面友好
l仿真結(jié)果和模型描述是一致的
l實(shí)時(shí)控制和診斷程序經(jīng)常可以從仿真程序直接產(chǎn)生
l可以通過(guò)反復(fù)運(yùn)行仿真程序，優(yōu)化電路和系統(tǒng)設(shè)計(jì)
l無(wú)需害怕由于故障或者異常操作而導(dǎo)致的損害
simubbbb仿真軟件特征
l matlab環(huán)境中基于強(qiáng)大的數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)仿真程序
l具有圖形用戶界面
l用于: 非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的仿真
線性/非線性系統(tǒng)仿真
連續(xù)/離散時(shí)間系統(tǒng)仿真
多種速率
分層模型
l圖形構(gòu)造模塊庫(kù)
lmatlab，fortran或者c代碼的用戶界面
l能夠從模型中產(chǎn)生c代碼用于實(shí)時(shí)控制，
l仿真可以與其它工具箱鏈接
l仿真結(jié)果能夠用于matlab處理
l大的圖形容量
simpower systems仿真軟件特征
l用于電力系統(tǒng)的建模和仿真程序(包括電力電子和電機(jī)傳動(dòng))
l具有圖形用戶界面的擴(kuò)展的simubbbb仿真
l能進(jìn)行包括simpower systems模塊和simubbbb模塊的混合仿真
l電力系統(tǒng)設(shè)備和元件的模型儲(chǔ)存在庫(kù)中
l類似于pspice的基于電路圖的電路和系統(tǒng)仿真
l需要simubbbb和matlab環(huán)境
l仿真可以與其它工具箱鏈接
l電力系統(tǒng)模塊庫(kù)中的某些構(gòu)成元素
電力電子元器件的模型
感應(yīng)電機(jī)和同步電機(jī)的模型
電源和電路元件
電路測(cè)量部件
進(jìn)行電路和系統(tǒng)分析的圖形用戶界面

2 電力電子與電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中應(yīng)用的數(shù)字控制器
數(shù)字控制器分類樹如下:

英特爾87c51gb微控制器特征(mcs-51系列)
l8位定點(diǎn)
lmcs-51系列中最初的8751/8051的高改進(jìn)版本
l4k x 8 eprom, 128 x 8 ram, 16mhz, 0.75ms的指令周期時(shí)間
l6個(gè)8位多功能雙向并行接口
l3個(gè)16位可編程定時(shí)器/計(jì)數(shù)器(具有上升沿/下降沿計(jì)數(shù)模式)
l兩個(gè)16位可編程計(jì)數(shù)器排列具有:
比較/捕捉，軟件定時(shí)，高速輸出，pwm調(diào)節(jié)器和看門狗定時(shí)功能
l8通道模數(shù)轉(zhuǎn)換器，具有8位分辨率以及比較模式
l全雙向可編程串行接口，且具有串行擴(kuò)展接口
l硬件看門狗定時(shí)器
l空閑和功率下降模式
l mcs-51系列指令集
l布爾運(yùn)算處理，乘法運(yùn)算以及除法運(yùn)算指令
ti公司的tms320系列數(shù)字信號(hào)處理器(dsp)(圖18)

圖18 ti公司tms320 系列dsp的演變
l ti公司tms320 系列dsp的演變
l ti公司的高級(jí)tms320 dsp系列(圖19)

圖19 ti 公司的高級(jí)tms320 dsp系列
tms320f2812 dsp特征
l 32位定點(diǎn)處理器
l 150mhz頻率
l 哈佛結(jié)構(gòu)的靜態(tài)cmos
l 計(jì)算速度:150mips(周期6.67ns)
l 18kx 16位 ram，128 kx 16位flash存儲(chǔ)器
l boot裝載rom
l 12位，16通道a/d轉(zhuǎn)換器
a/d轉(zhuǎn)換器時(shí)間80ns
l 16個(gè)pwm通道，兩個(gè)事件管理器
l 看門狗定時(shí)器，sci，spi，can，mcbsp(多通道緩沖串行端口)
l 3個(gè)32位定時(shí)器
l 32×32位乘法器
l 四種節(jié)電模式
l 支持c語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言
l 和c200系列的源代碼兼容

3 人工智能技術(shù)
什么是人工智能(ai)?
l 人腦擁有生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此天生具備學(xué)習(xí)，思考和理解能力
l ai的目標(biāo)—將人腦智能植入計(jì)算機(jī)中以便使計(jì)算機(jī)能夠象人腦一樣進(jìn)行智能思考
l 計(jì)算機(jī)真的能夠進(jìn)行思考并且作出聰明的決定嗎？
l 智能計(jì)算機(jī)—遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人腦天生智能，但是，它能夠幫忙解決復(fù)雜的問(wèn)題
l ai技術(shù)廣泛應(yīng)用于: 工業(yè)過(guò)程控制
醫(yī)學(xué)
信息處理
軍事系統(tǒng)
空間技術(shù)
人工智能(ai)分類
l 專家系統(tǒng)(es)
l 模糊邏輯(fl)
l 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(nnw)
l 遺傳算法(ga)

4 模糊邏輯(fl)在電力電子與電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中的應(yīng)用
模糊邏輯(fl)特征
l 布爾邏輯或清晰邏輯:1(是)，0(非)
模糊邏輯:多值:從0到1
l 人類模糊思想方式的模仿
模糊邏輯例子:
if:傳動(dòng)電機(jī)的速度為低
then:電流應(yīng)設(shè)定為高
專家系統(tǒng)例子:
if:傳動(dòng)電機(jī)的速度<1000轉(zhuǎn)/分
then:電流應(yīng)該>50a
l模糊變量(速度，電流)以及由隸屬函數(shù)表示的語(yǔ)言模糊集(低，高)
l 1965年，加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的lotfi zadeh創(chuàng)立了模糊集合理論
l1975年第一次應(yīng)用于工業(yè)—倫敦瑪麗皇后大學(xué)的mamdani和assilian將模糊集合理論應(yīng)用于蒸汽機(jī)控制
在轉(zhuǎn)動(dòng)慣量可變的矢量控制感應(yīng)電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中的模糊速度控制器(圖20)

圖20 轉(zhuǎn)動(dòng)慣量可變的矢量控制感應(yīng)電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中的模糊速度控制器
l 系統(tǒng)控制框圖
l 兩規(guī)則模糊速度控制器的構(gòu)成(圖21)

圖 21 兩規(guī)則模糊速度控制器的原理

l 模糊速度控制變量的模糊集隸屬函數(shù)(圖22)

圖22 模糊速度控制變量的模糊集隸屬函數(shù)

l 模糊速度控制器的規(guī)則表(圖23)

圖23 模糊速度控制器的規(guī)則表

基于模糊邏輯的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)控制(圖24)

圖24 基于模糊邏輯的風(fēng)能發(fā)電系統(tǒng)控制

l 基于模糊邏輯的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)框圖
l 模糊控制器(flc-1和flc-2)使輸出功率增加的作用原理(圖25)

圖25 通過(guò)模糊控制器(flc-1和flc-2)的作用使輸出功率增加
模糊邏輯應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)
l一般來(lái)講，基于人工智能(ai)的智能控制和估算方法在電力電子和電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中將會(huì)起到非常重要的作用
l模糊控制在參數(shù)變化和負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)的非線性反饋系統(tǒng)中可能可以提供最好的魯棒性
l模糊邏輯在在線故障監(jiān)測(cè)和故障耐力控制中將會(huì)起到越來(lái)越重要的作用
l然而模糊邏輯在功率電子和調(diào)速系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用非常有限
l在輸入輸出映射中模糊邏輯比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有競(jìng)爭(zhēng)力
l設(shè)備模糊動(dòng)態(tài)模型的發(fā)展，如弧熔爐，熔鋼轉(zhuǎn)爐
l模糊設(shè)備參數(shù)和狀態(tài)估計(jì)
l模糊控制的大功能特定用途集成芯片有效性問(wèn)題

5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)在電力電子與電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中的應(yīng)用
生物神經(jīng)元(圖26)

圖26 生物神經(jīng)元
人工神經(jīng)元(圖27)

圖27 人工神經(jīng)元
人工神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)(圖28)

圖28 人工神經(jīng)元的某些激勵(lì)函數(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征
l模仿人類思維人工智能(ai)最一般的形式
l神經(jīng)計(jì)算是由人類的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激發(fā)的
l基本上輸入與輸出之間的非線性映射現(xiàn)象與模糊系統(tǒng)是類似的
l可進(jìn)行具有故障容錯(cuò)和濾噪能力的大容量高速并行計(jì)算
l通過(guò)對(duì)輸入輸出樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)(或訓(xùn)練)獲取知識(shí)
l具有模式分類、函數(shù)近似以及聯(lián)想記憶的功能
l典型應(yīng)用:
電力電子系統(tǒng)中的控制和估計(jì)
一般工業(yè)過(guò)程控制
機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)
在線監(jiān)測(cè)等
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些網(wǎng)絡(luò)模型
(1) 前饋網(wǎng)絡(luò)
l感知器
ladaline和madaline模型
l反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
l徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rbfn)
l普通回歸 (grnn)
l模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (mnn)
l學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(lvq)
l隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (pnn)
l模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (fnn)
(2) 遞歸網(wǎng)絡(luò)
l實(shí)時(shí)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
l elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
lhopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
lboltzmann機(jī)
lkohonen自組織特征映射(sofm)
l循環(huán)網(wǎng)絡(luò)
l腦中盒(bsb)
l自適應(yīng)共振理論(art)網(wǎng)絡(luò)
l雙向聯(lián)想記憶(bam)網(wǎng)絡(luò)
單層感知器應(yīng)用
l單層感知器網(wǎng)絡(luò)(圖29)

圖29 單層感知器網(wǎng)絡(luò)
l用于上通道的模式分類邊界說(shuō)明(圖30)

圖30 僅用于上通道的模式分類邊界說(shuō)明
多層感知器類(mlp)前饋人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(圖31采用反向傳播訓(xùn)練)

圖31 多層感知器類(mlp)前饋人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(采用反向傳播訓(xùn)練)
實(shí)時(shí)遞歸人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(圖32)

圖32 實(shí)時(shí)遞歸人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
用于產(chǎn)生三相正弦波的三層前饋人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(圖33)

圖33 用于產(chǎn)生三相正弦波的三層前饋人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

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基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的字母識(shí)別(圖34)

圖34 基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的字母識(shí)別
聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)映射字母a(圖35)

圖35 聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)映射字母a
矢量控制感應(yīng)電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)反饋信號(hào)估計(jì)
l矢量控制感應(yīng)電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)反饋信號(hào)估計(jì)方程(圖36)

圖36 矢量控制感應(yīng)電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)反饋信號(hào)估計(jì)方程
l用于矢量控制感應(yīng)電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)反饋信號(hào)估計(jì)的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?圖37)

圖37 用于矢量控制感應(yīng)電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)反饋信號(hào)估計(jì)的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?BR>基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的單相方波無(wú)延遲濾波及多相輸出(圖38)

圖38 基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的單相方波無(wú)延遲濾波及多相輸出
60hz頻率三相脈寬調(diào)制波無(wú)延遲濾波(圖39頻率可變，電壓可變)

圖39 60hz頻率三相脈寬調(diào)制波無(wú)延遲濾波(頻率可變，電壓可變)
實(shí)現(xiàn)兩電平逆變器的空間矢量脈寬調(diào)制的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?圖40)

圖40 實(shí)現(xiàn)兩的空間矢量脈寬調(diào)制的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?BR>應(yīng)用基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的空間矢量脈寬調(diào)制的三電平二極管鉗位逆變器感應(yīng)電動(dòng)機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)(圖41)

圖41 應(yīng)用基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的空間矢量脈寬調(diào)制的三電平二極管鉗位逆變器感應(yīng)電動(dòng)機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)
l系統(tǒng)工作原理
l三電平逆變器電壓空間矢量(圖42)

圖42 三電平逆變器電壓空間矢量
lu相在p狀態(tài)和n狀態(tài)時(shí)的開通時(shí)間函數(shù)曲線(圖43)

圖43 u相在p狀態(tài)和n狀態(tài)時(shí)的開通時(shí)間函數(shù)曲線
l實(shí)現(xiàn)三電平逆變器空間矢量脈寬調(diào)制的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?圖44)

圖44 實(shí)現(xiàn)三電平逆變器空間矢量脈寬調(diào)制的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/P>

五電平逆變器空間矢量脈寬調(diào)制的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)
l五電平逆變器的簡(jiǎn)化表示(圖45)

圖45 五電平逆變器的簡(jiǎn)化表示

l五電平逆變的開關(guān)狀態(tài)(圖46)

圖46 5層變換器的開關(guān)交換狀態(tài)
l基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的五電平逆變器空間矢量脈寬調(diào)制實(shí)現(xiàn)(圖47)

圖47 基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的五電平逆變器空間矢量脈寬調(diào)制實(shí)現(xiàn)
l調(diào)制系數(shù)m′=0.53(31,8hz)時(shí)系統(tǒng)性能(圖48)

圖48 調(diào)制系數(shù)m′ = 0.53 (31,8 hz)時(shí)系統(tǒng)性能
用于磁鏈估計(jì)的兩級(jí)可編程級(jí)聯(lián)低通濾波器(pclpf)
l用于磁鏈估計(jì)的兩級(jí)可編程級(jí)聯(lián)低通濾波器(pclpf)原理框圖(圖49)

圖49 用于磁鏈估計(jì)的兩級(jí)可編程級(jí)聯(lián)低通濾波器(pclpf)框圖
l用于磁鏈估計(jì)的混合人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(圖50)

圖50 用于磁鏈估計(jì)的混合人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定子磁場(chǎng)定向矢量控制的電動(dòng)汽車傳動(dòng)系統(tǒng)(圖51)

圖51 電動(dòng)汽車基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定子磁場(chǎng)定向矢量控制傳動(dòng)系統(tǒng)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力電子學(xué)中應(yīng)用的進(jìn)展和發(fā)展趨勢(shì)
l人工智能技術(shù)正在擴(kuò)展到電力電子學(xué)領(lǐng)域—對(duì)電力電子工程師們提出了新的挑戰(zhàn)
l在所有人工智能學(xué)科中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將對(duì)電力電子學(xué)產(chǎn)生最大的影響
l目前，大多數(shù)應(yīng)用使用反向傳播的前饋型人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(ann)
l許多其它的前饋神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠夹枰接?BR>l沒(méi)有可用的大型ann專用集成芯片是個(gè)主要問(wèn)題—大多應(yīng)用都使用dsp
l自適應(yīng)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的快速在線訓(xùn)練問(wèn)題
l可以利用混合人工智能技術(shù)ai(神經(jīng)-模糊，神經(jīng)-遺傳，神經(jīng)-模糊-遺傳，模糊-遺傳)開發(fā)強(qiáng)大的智能控制以及估計(jì)方法
l將來(lái)，單個(gè)神經(jīng)模糊專用集成芯片能承擔(dān)無(wú)傳感器矢量控制，且具有在線故障診斷和容錯(cuò)控制能力
l期望在將來(lái)獲得更廣泛的應(yīng)用
對(duì)電力電子和電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)的總結(jié)和對(duì)今后發(fā)展的預(yù)測(cè)
l技術(shù)發(fā)展、成本降低、尺寸減小都極大的促進(jìn)了電力電子和電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)在民用，工業(yè)，商業(yè)，航空，軍事，運(yùn)輸和電力系統(tǒng)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用
l推進(jìn)了全球工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展，特別是發(fā)展中國(guó)家工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展
l化石燃料的短缺以及環(huán)境保護(hù)的規(guī)則將會(huì)增加能源使用的成本—因此將促進(jìn)通過(guò)電力電子來(lái)節(jié)省能源
l清潔的對(duì)環(huán)境無(wú)污染的風(fēng)能以及光伏能的使用將廣泛增長(zhǎng)
l汽油短缺以及環(huán)境污染問(wèn)題會(huì)使電動(dòng)車和混合動(dòng)力車的使用廣泛增加
l大能量帶隙電力半導(dǎo)體器件將會(huì)給電力電子技術(shù)帶來(lái)新的活力
l在不久的將來(lái)，晶閘管類型的大功率電力電子變換器仍將會(huì)使用，但最終會(huì)被淘汰
l電壓源型變流器將會(huì)得到普遍的應(yīng)用
l大容量的多電平變流器電力系統(tǒng)以及傳動(dòng)系統(tǒng)中普遍使用
l空間矢量pwm技術(shù)將會(huì)在電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中普遍使用
l電力電子變流器技術(shù)也會(huì)向超大規(guī)模集成電路技術(shù)發(fā)展—集成以及自動(dòng)化設(shè)計(jì)—仿真—制作—測(cè)試
l變流器、控制器以及電機(jī)最終將合并在一起構(gòu)成智能電機(jī)
l在傳動(dòng)系統(tǒng)中最終將會(huì)普遍采用矢量控制技術(shù)
l基于人工智能技術(shù)的控制與估計(jì)將會(huì)被更多地采用
l功能強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用集成芯片將會(huì)出現(xiàn)并得到使用
l電力電子與電機(jī)傳動(dòng)技術(shù)已經(jīng)趨于s曲線的飽和部分—將來(lái)的重點(diǎn)是逐步增加對(duì)應(yīng)用的研究
l電力電子技術(shù)最終將會(huì)確立和計(jì)算機(jī)一樣重要的，具有廣泛用途的地位