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Optimal Predictive Control Method of PWM Rectifiers Based on Artificial IntelligenceMétodo de control predictivo óptimo de rectificadores PWM basado en inteligencia artificial

Resumen

El control directo de potencia (DPC) de modulacin por ancho de pulsos (PWM) se utiliza a menudo para controlar la potencia instantnea de los rectificadores. La potencia instantnea contiene informacin tanto de la tensin de red como de la corriente, y su valor no se ve afectado por la transformacin de coordenadas. Es constante en estado estacionario y refleja las caractersticas de control de CC. Sin embargo, la frecuencia de conmutacin del CPD tradicional no es fija, la tensin de CC tiene un error esttico y el sistema flucta mucho. En este trabajo, introducimos el concepto de flujo del estator del motor de CA en el rectificador PWM. Combinado con la tecnologa PWM de vector espacial (SVPWM), utilizamos el mtodo de estimacin de flujo virtual para obtener el valor de potencia instantnea, lo que ahorra el sensor de tensin de red, elimina la diferencia esttica de la tensin de CC. Adems, teniendo en cuenta que el control neural proporcional integral diferencial (PID) depende en gran medida del coeficiente de peso inicial de la red, utilizamos el algoritmo de optimizacin de enjambre de partculas caticas (CPSO), que combina el algoritmo PSO bsico y la teora del caos para optimizar el coeficiente de peso inicial del control neural PID. En el experimento, los resultados demuestran que se puede mejorar eficazmente el rendimiento del controlador.

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