【摘 要】
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本世纪随着新能源的普及,如何充分开发和利用新能源从而解决能源紧缺以及用电需求急剧增长等问题已经成为全球各国学者研究的热点。与此同时,人们对电能品质的需求也越来越高,因此逆变技术作为核心技术也自然成为了科学家们的关注点。本文主要以电压型单相逆变器为研究对象,对其工作原理进行分析建模,提出了一种线性滑模控制算法,并在此基础上提出一种基于改良幂次趋近律的滑模控制器,从而使得单相逆变器的输出性能得到改善。
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本世纪随着新能源的普及,如何充分开发和利用新能源从而解决能源紧缺以及用电需求急剧增长等问题已经成为全球各国学者研究的热点。与此同时,人们对电能品质的需求也越来越高,因此逆变技术作为核心技术也自然成为了科学家们的关注点。本文主要以电压型单相逆变器为研究对象,对其工作原理进行分析建模,提出了一种线性滑模控制算法,并在此基础上提出一种基于改良幂次趋近律的滑模控制器,从而使得单相逆变器的输出性能得到改善。由于逆变器控制系统在实际运行中会受到外界因素以及参数的不确定性的干扰,因此需要依据逆变器的工作原理建立包含干扰项的数学模型。系统采用双闭环控制结构,其中主要以电压外环为主,并结合Lyapunov稳定性验证了其合理性。为了进一步降低输出波形的总谐波失真率以及抖振时延,将神经网络与滑模控制相结合,利用神经网络对非线性函数的高精度拟合能力对干扰项进行逼近并实时补偿。其中,采用极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）与干扰观测器相结合,同时引入一种新型到达控制输入-围墙函数,设计了一种基于ELM的积分终端滑模控制器。干扰观测器本质是一种对系统干扰的估计策略,在不需要对干扰建立精确的模型前提下对干扰项进行等效的补偿。为验证本文设计控制器的可行性,在PSIM仿真平台上进行五种控制策略的模型搭建,并采用DSP核心芯片TMS32F28335搭建硬件实验平台进行实测分析。实验结果表明两种优化后的滑模控制器使得系统的输出波形的鲁棒性得到了提高,而基于ELM积分滑模控制器在外接线性和非线性负载的情况下,系统输出波形的总谐波失真率（Total Harmonic Distortion,THD）仅为1.95%和3.92%,表明该控制器使得系统负载切换响应速度更快以及输出电压波形动态性能和鲁棒性更佳。
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