逆变电源数字控制技术的应用

模糊控制（fuzzy control）能够在准确性和简洁性之间取得平衡，有效地对复杂的电力电子系统做出判断和处理。将模糊控制应用于逆变器，具有如下优点:模糊控制器的设计不需被控对象的精确数学模型,并且有较强的鲁棒性和自适应性；查找模糊控制表只需占有处理器很少的时间，可采用较高采样率来补偿模糊规则和实际经验的偏差。　　

将输出电压和滤波电感电流反馈，即电压误差和电感电流作为输入模糊变量，可以实现逆变器的模糊控制，整流性负载时，其输出电压总谐波失真（total harmonic distortion,TH）小于5％，将模糊控制与无差拍控制相结合，可用来补偿由于非线性负载导致的电压降落，其系统如图4所示[5-6]。模糊控制从模仿人的思维外特性入手，模仿人的模糊信息处理能力。它对系统的控制是以人的经验为依据的，而人的经验正是反映人在思维过程中的判断、推理、归纳。理论上已经证明，模糊控制可以任意精度逼近任何线性函数，但受到当前技术水平的限制，模糊变量的分档和模糊规则都受到一定的限制，隶属函数的确定还没有统一的理论指导，带有一定的人为因素，因此，模糊控制的精度有待于进一步提高。　　此外神经网络控制是一种使用人工神经网络的控制方法。因为人工神经网络是建立在强有力的数学基础上，所以它有很大的潜力，这个数学基础包括各种各样的已被充分理解的数学工具。在无模型自适应控制器中，人工神经网络也是一个重要组成部分。但由于神经网络的实现技术没有突破，还没有成功地应用于逆变电源的控制中。

4结论　　

基于微处理器、SP的数字控制技术重复性强、耐用性强、适应性强等优点，越来越受到人们的重视。随着电力电子技术的快速发展，还会有更多、更适合逆变电源控制的智能控制策略。逆变电源的各种控制策略有其所长，有其所短。因而各种控制策略相互取长，集成为复合控制器，将在很大程度上简化控制，提高可靠性，使控制日臻完美，更好地满足逆变电源的控制要求。