基于小波神经网络的PWM整流器电流检测算法.pdf

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1、第45卷第4期电力电子技术Vo1．45．No．42011年4月PowerElectronicsApril2011基于小波神经网络的PWM整流器电流检测算法郜克存，戴瑜兴，蒋近(湖南大学，电气与信息工程学院，湖南长沙410082)摘要：针对三相PWM整流器的d—q控制算法对网侧电流瞬时值进行高精度采样的要求，提出一种基于小波神经网络的网侧电流数字化检测算法。该算法结合了神经网络的函数逼近能力和小波变换的良好局部特性及多分辨率特性，使网络能根据数据的分布情况以不同的分辨率进行学习，从而使网络具有更灵活有效的函数逼近能力。仿真和实验结果表明，采用该方案进行网侧电流检测

2、，结合d．g控制算法，使得三相PWM整流器系统稳压精度高，有较快的动态响应，网侧电流谐波畸变率小。关键词：整流器；网侧电流采样；小波神经网络中图分类号：TM461文献标识码：A文章编号：1000一lOOX(2011)04—0061—03TheSamplingMethodofGrid·connectedCurrentforThree-phasePWMRectifierBasedonWaveletandNeuralNetworkTheoryGAOKe—cun，DAIYu—xing，JIANGJin(HunanUniversity，Changsha410082，Chi

3、na)Abstract：Accordingtothehighperformancedemandofgrid·connectedcurrent，thepaperpresentsasamplingschemebasedonwaveletandneuralnetworktheory．Themethodcomposesthefunctionapproximationcapabilityoftheneuralnetworkandlocalandmulti．resolutioncharacteristicsofwavelettransform．Forthisreasonth

4、enetworkhasmoreflexi．bleandeficientfunctionapproximationcapability．Thesimulationandexperimentverifytheschemecanworkwel1．Highlyaccuratesteadyoutput，fastresponseandlessdistortedwaveformaregained．Keywords：rectifier；gridcurrentsample；waveletandneuralnetwork1引言能变差，甚至系统不稳定。文献【1—2】提出了数字平均电流

5、采样算法，但采样同时引入了多次谐波．在电力电子应用领域．由于PWM整流器能造成采样波形失真。在此设计了一种小波神经网够方便地实现能量的双向流动，且在网侧能够获络滤波器，用该滤波器对网侧电流进行采样滤波。得近似正弦的电流波形，功率因数接近l，较之传无需知道网侧电流准确的数学模型和噪声的统计统的整流技术．对电网的污染很小．可实现“绿色特性，即可得到理想的检测结果。并通过仿真和实的电能变换”。故在无功补偿、有源电力滤波、统验对该检测算法予以验证。一潮流控制、UPS以及太阳能、风能等可再生能源的利用中得到了越来越广泛的应用。引起了人2网侧电流的小波神经网络检测算法们的极

6、大兴趣。小波网络于1992年由法国的Albert提出【31。基于旋转坐标系d．q变换的控制算法是三相其基本思想是利用小波元来代替神经元。通过作PWM整流器目前应用最广泛的控制方式。但这种为一致逼近的小波分解来建立其小波变换与神经控制方式对网侧电流瞬时值采样精度要求高．目网络的连接，具有小波变换良好的时频局部化特前通用的采样算法多为在网侧电流的采样比例环性和神经网络强大的学习功能．可使网络训练避节后和DSP的A／D转换输入前加入一个低通滤免局部最优且加快收敛速度．具有很强的学习和波器．但低通滤波器会使得检测到的电流相位滞泛化能力。通过对小波分解进行平移和伸缩变换后

7、于实际电流波形。导致整个电流环路的动态性后得到的级数．具有小波分解的一般逼近性质。并且由于它引入了伸缩因子和平移因子两个新的变定稿日期：2011—0l一04量。所以小波神经网络具有比小波分解更多的自作者简介：郜克存(1981一)，男，河南洛阳人，博士研究生，由度．从而使其具有更灵活有效的函数逼近能力研究方向为数字化系统设计理论与应用。和较强的容错能力。61第45卷第4期电力电子技术Vo1．45．No．42011年4月PowerElectronicsApril20112．1小波神经网络的结构(1)网络参数的初始化：W设为0，中间隐层小波神经网络是小波分析理论与人工

8、神经网的伸缩参数和平移参