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自抗扰顺序模型预测PWM整流器控制的Matlab仿真之旅

news 2026/7/15 21:01:58

自抗扰顺序模型预测PWM整流器控制 matlab仿真，算法用.m文件编写配套论文及理论推导公式和参数

在电力电子领域，PWM整流器的控制一直是研究热点。今天咱就来唠唠自抗扰顺序模型预测（ADRC - SMPC）对PWM整流器控制的Matlab仿真实现，这其中算法是用.m文件编写的，还得结合配套论文及理论推导公式和参数。

理论基础

咱先从理论说起，PWM整流器要实现高性能的控制，得精确处理输入电流和直流侧电压等关键变量。自抗扰控制（ADRC）能对系统的不确定因素进行实时估计和补偿，顺序模型预测控制（SMPC）则能在考虑系统约束的情况下优化控制序列。两者结合，能让PWM整流器的控制性能更上一层楼。

这里面涉及不少理论推导公式，比如在建立PWM整流器的数学模型时，会有像这样描述三相电压型PWM整流器在两相静止坐标系下的方程：

\begin{cases}

L\frac{di{\alpha}}{dt} = -R i{\alpha} + e{\alpha} - v{\alpha} \\

L\frac{di{\beta}}{dt} = -R i{\beta} + e{\beta} - v{\beta} \\

自抗扰顺序模型预测PWM整流器控制 matlab仿真，算法用.m文件编写配套论文及理论推导公式和参数

C\frac{dv{dc}}{dt} = i{dc} - \frac{v{dc}}{R{L}}

\end{cases}

这里\(L\)是滤波电感，\(R\)是等效电阻，\(e{\alpha}, e{\beta}\)是电网电压在\(\alpha, \beta\)轴分量，\(v{\alpha}, v{\beta}\)是整流器输出电压在\(\alpha, \beta\)轴分量，\(C\)是直流侧电容，\(v{dc}\)是直流侧电压，\(R{L}\)是负载电阻。这些公式是后续算法实现的基础。

Matlab算法实现 -.m文件编写

初始化参数

% 初始化参数 L = 0.01; % 滤波电感 R = 0.5; % 等效电阻 C = 0.001; % 直流侧电容 R_L = 100; % 负载电阻 e = [311*sin(2*pi*50*t); 311*sin(2*pi*50*t - 2*pi/3); 311*sin(2*pi*50*t + 2*pi/3)]; % 三相电网电压

这段代码很直观，就是给前面理论公式里涉及的参数赋值，像电感、电阻、电容等，同时定义了三相电网电压。

自抗扰控制器设计

% 自抗扰控制器 - 扩张状态观测器（ESO） function [z, dz] = ESO(x, u, z, b0, beta01, beta02, beta03, w0) e = z(1) - x(1); dz(1) = z(2) - beta01*e + b0*u; dz(2) = z(3) - beta02*fal(e, 0.5, 0.1); dz(3) = -beta03*fal(e, 0.25, 0.1); z = z + dz*dt; end

这里定义了一个ESO函数，它的作用是估计系统的状态和扰动。e是观测误差，通过对误差的不同处理（像fal函数的使用），来更新状态变量z和它的导数dz。beta01,beta02,beta03是观测器参数，b0是控制增益，w0是带宽。

顺序模型预测控制部分

% 顺序模型预测控制 function [v_opt] = SMPC(x, e_ref, Q, R, N) % 预测模型 A = [1 -dt/L 0; dt/C 1 -dt/(R_L*C); 0 0 1]; B = [dt/L 0; 0 dt/C; 0 0]; % 代价函数求解 H = 2*(B'*Q*B + R); f = -2*(x'*Q*B - e_ref'*Q*B); v_opt = -inv(H)*f'; end

在SMPC函数里，先定义了预测模型的状态空间矩阵A和输入矩阵B，这是基于前面的PWM整流器数学模型离散化得到的。然后通过构建代价函数，利用二次规划的方法求解出最优控制量v_opt。Q和R是权重矩阵，N是预测时域。