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基于神经网络的逆变器的研究

元志  
【摘要】: 逆变器在当今社会具有很广泛的应用,随着电力电子技术的快速发展,大量高功率开关器件相继出现,为逆变器在各行各业的应用提供了保障。本文研究的逆变器主电路采用三相桥式结构。在控制策略方面,传统的正弦脉宽调制(SPWM)具有直流电压利用率较低的缺点,空间矢量脉宽调制(SVPWM)是一种优化的脉宽调制技术,能明显减小逆变器输出电流的谐波成分并能提高电压的利用率,已有取代传统SPWM的趋势,本文即采用电压空间矢量脉宽调制作为控制策略。 本文首先对电力电子技术及逆变器的相关知识作了简要的介绍。对空间电压矢量脉宽调制的工作原理做了深入的研究,并且在此基础上构建了基于SVPWM算法的逆变器仿真模型,得到了仿真结果。之后本文提出了基于神经网络的逆变器的构想,在计算逆变器三相导通时间时,运用了3层前馈网络,并采用Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行训练。最后,在MATLAB/Simulink环境下,对系统进行了仿真研究,仿真结果表明基于神经网络的SVPWM控制方法是可行的,能达到预期的效果,同时通过合理的运用神经网络,可以提高PWM的频率,减小输出电压中的谐波含量。


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