基于单神经元PI控制的逆变器系统仿真

摘要：将一种根据误差的大小来调节比例系数K值的单神经元PI控制器引入到逆变器的控制回路中，可以实现在线调整参数，在一定程度上不依赖于系统的模型。仿真结果表明：与常规的PI控制器相比该控制器的输出超调量较小，有一定的自适应能力，可以提高逆变电源系统的动态性能。
关键词：逆变器；单神经元PI；控制器；PWM；双闭环

逆变器是将直流电能变换成交流电能的变流装置，供交流负载用电或与交流电网并网发电。随着光伏发电和太阳能发电等新兴能源的兴起，逆变器在生产和生活中显得日益重要。为了改善逆变器的输出特性，人们提出了并研究了多种控制算法。PID控制器以其简单、参数易于整定等特点而得到广泛的应用。但PID控制器依赖于精确的数学模型，且不具备在线调整PID参数的功能。单神经元具有一定的自学习和自适应能力，结合PID控制的优点可构成单神经元自适应PID控制器，这种控制算法对系统模型具有一定的自适应能力和较强的鲁棒性，但过渡时间较长。针对单神经元自适应PID控制器的特点和不足，根据误差的变化在线的调整对单神经元控制质量影响很大的比例系数K值。本文根据电源控制的特点，在逆变器控制系统中引入改进的单神经元PI控制器。

1 单神经元自适应PI控制器
基于单个神经元的PI控制器框图如图1所示。其中微积分模块计算两个量：x1(k)=e(k)，x2(k)=△e(k)=e(k)-e(k-1)。采用有监督的Hebb学习算法，两个权值的更新规则可以写成：

其中ηi，ηp分别为比例、积分的学习速率。可以选择这两个权值变量为系统的状态变量，这时控制率可以写成：

在这一算法中学习速率和比例系数是待定的系数。仿真实验表明学习速率的取值对神经元系统品质影响不大，而比例系数K与系统的动态响应和稳定性有密切的关系。K值较大时，系统动态过程上升快，但超调量大，调节时间长；K值较小时，系统响应变慢，超调量减小，但如果K值过小，响应就跟踪不上给定信号。这里采用一种根据误差的大小来调节比例系数K值的方法。
K=a+be(k) (3)
式中a值用来保证K大于零，b是误差的加权系数，保证K值不会过小也不会过大。当误差较大时，K值也相应的增大，提高系统的响应速度；当误差较小时，K值也会变小，从而降低系统的超调量。
从以上分析中可以看出，单神经元PI控制实质上仍然是PI的算法，但PI参数可以在线调整，一定程度上不依赖与系统的数学模型，在控制品质上有一定的优越性。