電力電子控制技術基礎與實踐電力電子控制技術基礎與實踐上篇 1. 脈沖寬度調制 2. 正弦波脈寬調制 3. 信號濾波

4. 反饋控制 5. 坐標變換 6. 空間電壓矢量脈寬調制 下篇 7. 電力電子技術的PLECS仿真實驗 8. 電力電子技術的實驗箱實驗 電力電子控制技術基礎與實踐3. 信號濾波

3.1 濾波器原理 3.2 模擬濾波器 3.3 數字濾波器 3.4 參數估計 3.5 微控制器的信號濾波實現 3.1 濾波器原理 3.1.1電信號采集檢測（1）電阻檢測電流（間接測量）電壓（2）互感器檢測電壓互感器（PT）電磁式電容式電流互感器（CT）電磁式電流互感器（實物）電壓互感器電流互感器電壓互感器的二次回路不能短路；電流互感器的二次回路不能開路3.1 濾波器原理 3.1.1電信號采集檢測（3）逐次逼近型ADCMSB有效時“N位DAC”輸出通過“比較器”與“模擬輸入”相比，產生MSB值。經過N次比較一直進行到模擬輸入信號產生最低位LSB的bit值為止。（4）σ-Δ型ADC圖3-2逐次逼近型ADC原理圖圖3-3σ-Δ轉換ADC原理圖和波形圖3.1 濾波器原理 3.1.2濾波器分類濾波器選頻低通高通帶通帶阻濾波器電路性質不同無源濾波器有源濾波器信號強度（功率大小）不同信號濾波器電力濾波器3.1 濾波器原理 3.1.3電力濾波電力濾波器的兩個基本功能：①使諧波源注入公共連接點的諧波電流在規定的限值以內。②在負荷功率變化范圍內,裝置的無功補償能滿足負載對功率因數和母線電壓偏差的要求。（1）低壓電力濾波器（2）高壓電力濾波器Π形濾波電路最常用高壓電力濾波器的類型很多圖3-6高壓濾波裝置電路圖圖3-5二級LC-Π型濾波器電路圖3.2 模擬濾波器3.2.1一階濾波器一階低通濾波器一階高通濾波器VCC為運放Op-Amp的工作電壓，轉折頻率f0，角頻率ω=2π*f0。例：圖（a）輸出信號不反相，f0=1/(2π*R1*C1)，增益G=1圖3-7一階高通濾波器原理圖3.2 模擬濾波器例：文氏濾波器該濾波器對所有的頻率都有相同的增益，但是可以改變信號的相角，同時也用于相角修正電路。電路對頻率是

f的信號有90o的相移，對直流的相移是0o，對高頻的相移是180o。取R1=R2=R3=R，頻率f0=1/(2π*R*C1)。圖3-8所示電路為文氏濾波器，3.2 模擬濾波器3.2.2二階濾波器二階濾波器命名Butterworth濾波器Chebyshev濾波器Bessell濾波器濾波器有3個重要參數通帶阻帶過度帶幅頻特性一階濾波器是20dB/十倍頻程二階濾波器40dB/十倍頻程。應用廣泛的二階模擬濾波器二階RC濾波電路（通常用于有源電路中）二階LC濾波電路（通常用于無源電路中）。3.2 模擬濾波器3.2.3高階濾波器濾波器的一階、二階復頻域傳遞函數和頻域函數G0為濾波器的通帶增益或零頻增益，ωc為一階濾波器的截止角頻率，ωn為二階濾波器的自然角頻率，ω0為帶通或帶阻濾波器的中心頻率，ξ為2階濾波器的阻尼系數。3.3 數字濾波器3.2.3高階濾波器n階濾波器傳遞函數的一般表達式為當需要設計大于或等于三階的濾波器時，一般采取將高階傳遞函數分解為幾個低階傳遞函數乘積的形式。將多個低階傳遞函數的濾波器級聯起來，可構成高階濾波器。由于低階有源濾波器大多用的有源器件是集成運放，用集成運算放大器構成的低階濾波器，其輸出阻抗很低，所以不必考慮各低階濾波器在級聯時的負載效應，保證了各低階濾波器傳遞函數設計的獨立性。3.3 數字濾波器3.3.1數字濾波器的分類按照硬件環境不同分為使用通用數字濾波器集成電路使用可編程邏輯器件FPGA/CPLD使用數字信號處理器（DSP）或微控制器按照算法實現的不同可以分為兩大類有限脈沖響應濾波器（非遞歸型濾波器，FIR）無限脈沖響應濾波器（IIR）3.3 數字濾波器3.3.1數字濾波器的分類FIR、IIR比較IIR可以用更少的階數實現與FIR相同的性能。實現相同的指標，FIR的階數可能是IIR階數的幾倍甚至幾十倍。IIR設計濾波器高通、低通、帶通、帶阻任意，借助工具軟件設計簡單，缺點是IIR濾波器運算量大，IIR具有非線性相位。從幅度響應看，IIR濾波器阻帶和通帶都較平整。非線性相位是指對于不同的頻率分量造成的相位差與頻率不成比例，使得輸出時不同頻率分量的疊加相位值與輸入信號相比有變化，從而導致了信號的失真。FIR具有線性相位和易于設計的特點，只需選擇不同的a0~aN，就會產生多種軟件濾波器，在要求快速運算的場合用FIR濾波器即可。從幅度響應看，FIR濾波器的阻帶是等波紋振蕩。3.3 數字濾波器3.3.2微控制器的常用濾波算法（1）限幅濾波器最大偏差值（設為A）（2）平均濾波器N為濾波器隊列長度，常數值。N值越大，信號平滑度高、靈敏度較低。N值越小，信號平滑度低、靈敏度高。分類：算術平均濾波器：連續采樣N個采樣值進行算術平均運算滑動平均濾波器：一個隊列的連續取N個采樣值3.3 數字濾波器3.3.2微控制器的常用濾波算法（3）一階滯后濾波器a稱為濾波系數，0＜a≤1含義為：濾波結果=a*本次采樣值+(1-a)*上次濾波結果。濾波系數a越小，濾波結果越平穩，但是靈敏度越低。濾波系數a越大，靈敏度越高，但是濾波結果越不穩定。特點：一階滯后濾波法的優點有對周期性干擾具有良好的抑制作用，適用于波動頻率較高的場合。缺點是濾波結果有相位滯后，靈敏度低，滯后程度取決于a值大小，不能消除濾波頻率高于采樣頻率的1/2的干擾信號。3.3 數字濾波器3.3.2微控制器的常用濾波算法（4）組合濾波器中位值平均濾波器，相當于“中位值濾波器”+“算術平均濾波器”限幅平均濾波器，相當于“限幅濾波器”+“滑動平均濾波器”加權遞推平均濾波器，是滑動平均濾波器的改進3.4 參數估計3.4.1最小二乘法最小二乘法擬合直線，是將N個采樣點值擬合，采用最簡單的線性化模型，式中a，b為待求系數。最小二乘法擬合目標為一次函數，如果降階簡化為0次，則a=0，y=b，此時b為數據的平均值。同樣方法可以用最小二乘法擬合二次函數或更高階的函數。3.4 參數估計3.4.2卡爾曼濾波法卡爾曼濾波是一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的算法。卡爾曼濾波不要求信號和噪聲都是平穩過程的假設條件，對于每個時刻的系統擾動和觀測誤差（即噪聲），只要對其統計性質作某些適當的假定，通過對含有噪聲的觀測信號進行處理，就能在平均的意義上，求得誤差為最小的真實信號的估計值。3.4 參數估計3.4.2卡爾曼濾波法（1）預測方程，先驗證估計方程（2）先驗估計協方差（3）卡爾曼增益（或卡爾曼系數）（4）更新誤差相關矩陣，后驗估計協方差（5）更新觀測方程，后驗狀態估計值輸出方程（狀態方程）3.4 參數估計3.4.2卡爾曼濾波法表3-2卡爾曼濾波器各公式所用參數及其意義3.4 參數估計3.4.2卡爾曼濾波法基本卡爾曼濾波的程序流程先初始化參數，然后計算估計值。初始化參數：上次估計值為0、當前估計協方差與當前測量協方差是任意不為0初值。計算估計值步驟：①獲得測量值（），②計算卡爾曼增益（）。③計算當前估計值。④下次估計協方差和下次測量協方差R。⑤更新本次迭代的估計值、本次迭代的估計協方差和測量協方差。⑥返回返回本次估計值，也就是返回本次濾波之后的值。3.5 微控制器的信號濾波實現3.5.1STC8實現限幅平均濾波器/*-------------限幅滑動平均濾波函數------------------*/

int

filter()

{

unsigned

char

count

=

0;

long

int

sum

=

0;

value_buf[buf_index]

=

get_ad();

if

(value_buf[buf_index]

>

19000)

//限幅濾波

value_buf[buf_index]

=

19000;

if

(value_buf[buf_index]

<

1000)

value_buf[buf_index]

=

1000;

buf_index++;

if

(

buf_index

==

N

)

buf_index

=

0;

for

(

count=0;

count<N;

count++)

//滑動平均濾波

sum

+=

value_buf[count];

return

(int)(sum/N);

}

3.5 微控制器的信號濾波實現3.5.1STC8實現限幅平均濾波器例準備一組數據作為采樣信號，產生數據的方法是使用對稱規則采樣法，數據加入干擾信號。設載波比設為N=100，調制比M=0.8，信號中值10000（載波周期為20000個計數脈沖時間），幅值10000，則高電平數組tpwmh[]有100個值。數據加入幅值為+/-1000的隨機數作為噪聲。圖3-9采樣信號和濾波信號3.5 微控制器的信號濾波實現3.5.2STM32F4實現最小二乘法//最小二乘法函數16. /*USERCODEBEGINPFP*/17. voidleastsquare(float*x,float*y,unsignedchardata_num,float*a,float*b)18. {19. floatt1=0,t2=0,t3=0,t4=0;20. for(inti=0;i<data_num;i++)21. {22. t1+=x[i]*x[i];23. t2+=x[i];24. t3+=x[i]*y[i];25. t4+=y[i];26. }27. *a=(t3*data_num-t2*t4)/(t1*data_num-t2*t2);//求系數a28. *b=(t1*t4-t2*t3)/(t1*data_num-t2*t2);

//求系數b29. }30. /*USERCODEENDPFP*/3.5 微控制器的信號濾波實現3.5.2STM32F4實現最小二乘法數據

floatx[10]={208,152,113,227,137,238,178,104,191,130};

floaty[10]={21.6,15.5,10.4,31.0,13.0,32.4,19.0,10.4,19.0,11.8};結果系數a和b，a=0.161,b=-8.645，y

=0.161x-8.645圖3-10最小二乘法數據和擬合直線圖3.5 微控制器的信號濾波實現3.5.3STM32F4微控制器實現Kalman濾波器29. floatKalman_Filter(floatnewMeaValue){30. 31. x_mea=get_ad();32. 33. P_kalman_last=P_kalman;//獲取上一個P34. X_kalman_last=X_kalman;//獲取上一個X35. 36. X_pre=X_kalman_last;//A=1,B=0，C=137. P_pre=P_kalman_last+Q;38. H=P_pre/(P_pre+R);39. P_kalman=P_pre-H*P_pre;40. X_kalman=X_pre+H*(x_mea-X_pre);//y=X_kalman輸出41. 42. returnX_kalman;43. }3.5 微控制器的信號濾波實現3.5.3STM32F4微控制器實現Kalman濾波器定義變量，賦初值25.floatX_pre,P_pre,X_kalman_last,P_kalman_last,X_kalman=9000,P_kalman=50;//賦初值26.floatH,Q=0.3,R=0.7;27.floatx_mea,x_est;結果

圖3-11Kalman濾波程序執行結果3.5 微控制器的信號濾波實現3.5.4STM32F4實現Kalman估計值輸出例31. /*----------------Kalman初始化---------------------------*/32. voidKalman_Init(KalmanFilter*kalmanFilter,floatFirstMeaValue,floatE_mea,floatFirstEstValue,floatE_est){33. kalmanFilter->x_est=FirstEstValue;34. kalmanFilter->x_mea=FirstMeaValue;35. kalmanFilter->e_est=E_est;36. kalmanFilter->e_mea=E_mea;37. kalmanFilter->Kk=Kk_calc(kalmanFilter->e_est,kalmanFilter->e_mea);38. }3.5 微控制器的信號濾波實現3.5.4STM32F4實現Kalman估計值輸出39.voidKalman_Update(KalmanFilter*kalmanFilter,floatnewMeaValue){40. floattemp=kalmanFilter->e_est;41. kalmanFilter->x_est=kalmanFilter->x_est+kalmanFilter->Kk*(newMeaValue-kalmanFilter->x_est);42. kalmanFilter->x_mea=newMeaValue;43. kalmanFilter->Kk=Kk_calc(kalmanFilter->e_est,kalmanFilter->e_mea);44. kalmanFilter->e_est=(1-kalmanFilter->Kk)*temp;45.}圖3-12Kalman濾波器測量值和估計值波形圖小結3. 信號濾波

3.1 濾波器原理 3.2 模擬濾波器 3.3 數字濾波器 3.4 參數估計 3.5 微控制器的信號濾波實現思考與練習編寫中位值平均濾波器子程序

電力電子控制技術基礎與實踐電力電子控制技術基礎與實踐上篇 1. 脈沖寬度調制 2. 正弦波脈寬調制 3. 信號濾波 4. 反饋控制

5. 坐標變換 6. 空間電壓矢量脈寬調制 下篇 7. 電力電子技術的PLECS仿真實驗 8. 電力電子技術的實驗箱實驗 電力電子控制技術基礎與實踐4. 反饋控制

4.1 閉環系統 4.2 PID控制技術 4.3 PID調節器的實現 4.1 閉環系統4.1.1基本概念和方法控制系統分為開環控制系統和閉環控制系統。閉環控制系統的特點是系統被控對象的輸出（被控制量）會反送至輸入端，形成一個或多個閉合環路，并且影響控制器的輸出。閉環控制系統有正反饋和負反饋，一般閉環控制系統均采用負反饋。閉環控制系統有穩定性、快速性、精確性三個基本要求。圖41閉環系統4.1 閉環系統4.1.1基本概念和方法典型的系統輸入信號域：時域、頻域、復頻域、z域傅里葉變換，頻域頻域拉普拉斯變換，傳遞函數、復頻域時域的離散化，z域4.1 閉環系統4.1.2PID原理設系統給定值r(t)，實際輸出值c(t)，誤差（1）比例（P）控制u(t)=KP*e(t)（2）積分（I）控制PI控制（3）微分（D）控制PD控制4.1 閉環系統4.1.2PID原理（4）PID控制積分系數KI=KP/TI，微分系數KD=KPTD。圖46PID控制系統響應4.1 閉環系統4.1.3各個校正環節的作用(1)比例環節成比例的反映控制系統的偏差信號比例系數KP的大小，KP值越大則過渡過程越短，控制結果的靜態偏差也越小。(2)積分環節主要用于消除靜差，提高系統的無差度。積分時間常數TI的大小，TI越大則積分作用越弱，反之則越強。(3)微分環節反映偏差信號的變化趨勢(變化速度)微分時間常數TD的大小，TD越大則抑制偏差變化的作用越強，反之則越小。4.2 PID控制技術4.2.1數字PID控制位置式PID控制增量式PID控制或其中當前時刻、前一時刻、再前一時刻的誤差值為：4.2 PID控制技術4.2.2PID控制算法改進（1）比例先行控制算法（2）微分先行算法4.2 PID控制技術4.2.2PID控制算法改進（3）積分分離PID算法在系統誤差較大時，取消積分作用，在誤差減小到一定值后，再加上積分作用。這樣就可以既減小了超調量，改善動態特性，又保持了積分作用。Ts為采樣時間，α為積分項的開關系數：（4）不完全微分PID控制算法

為位置跟蹤偏差。其中，e0是一個可調參數，其具體數值可根據實際控制對象由實驗確定。

4.2 PID控制技術4.2.3PID整定（1）Lambda整定方法Lambda整定以所需的閉環響應速度實現回路的非振蕩響應，通過選擇一個閉環時間常數（通常稱為Lambda）來設置響應速度。（2）試湊法PID整定第一步，整定比例環節第二步，加入積分環節第三步，加入微分環節比例系數加大，使系統的動作靈敏，速度加快，振蕩次數增多，調節時間變長。增加積分環節，消除系統的余差，改善系統的穩態性能。增加微分環節，有利于加快系統的響應速度。4.3 PID調節器的實現4.3.1PID調節器的模擬電路實現圖49由模擬運放構成的P、I、D電路圖4-10模擬PID控制電路原理圖4.3 PID調節器的實現4.3.2微控制器的PID位置型算法實現5. typedefstructPID{6. doubleSetPoint;//目標值7. doubleProportion;//比例系數Kp8. doubleIntegral;

//積分系數KI9. doubleDerivative;

//微分系數Kd10. doubleLastError;//誤差Error[-1]11. doublePrevError;//誤差Error[-2]12. doubleSumError;//誤差和13. }PID;//結構體14. /*=============位置式PID======================*/15. doublePIDCalc(PID*pp,doubleNextPoint);16. /*=============增量式PID=======================*/17. doubleIncPIDCalc(PID*pp,doubleNextPoint);4.3 PID調節器的實現4.3.2微控制器的PID位置型算法實現3. /*=============位置式PID計算==================*/4. doublePIDCalc(PID*pp,doubleNextPoint)5. {6. doubledError,Error;7. Error=pp->SetPoint-NextPoint;//誤差8. pp->SumError+=Error;//累加，積分9. dError=Error-pp->LastError;//差分10. pp->PrevError=pp->LastError;11. pp->LastError=Error;//更新12. return(pp->Proportion*Error+pp->Integral*pp->SumError+pp->Derivative*dError);13. }4.3 PID調節器的實現4.3.2微控制器的PID位置型算法實現14. /*=============增量式PID計算==================*/15