论文摘要：航空中频逆变电源神经网络实时预测控制

随着机载设备中整流性负载如大功率雷达、交流变频伺服系统大量应用，航空电网的谐波问题也愈来愈严重，负载的非线性特征也愈来愈突出，基于传统理论的稳压控制方法在负载扰动和变化情况下已经无法达到满意的控制效果。本论文针对航空中频逆变电源(Aerial Intermediate Frequency Inverter Power Source，AIFIPS)提出了一种基于神经网络的实时PID交流电压控制方案，根据航空交流电源供电系统中的PID控制策略,利用神经网络的优点设计了神经网络实时PI电压控制器，所设计的神经网络实时PID电压控制器结构简单,权值调整计算量小、交流电流响应速度快，同时用混合神经网络作为AMFIPS系统辨识器,用多步预测性能指标函数实现了实时在线训练，本文主要对电感电流、电容电流两种电流瞬时值反馈方式进行了比较研究，分析了两种控制方式下系统的频域特性，设计了电压调节器，指出电容电流反馈方式的逆变器有更好的带整流性负载能力；研究了有效值调节器的设计，有效值调节可以减小系统的稳态误差，使得系统的输出特性变硬；研究了基于微控制器的电压基准信号的产生方法，分析了基准信号的频谱特性，研究了由单相基准合成三相基准信号的方法；分析设计了基于智能模块IPM的电路；设计了基于反激变换器的多路输出辅助电源，分析了吸收电路的特性，给出了设计原则。 根据神经网络控制方法设计了10kW某型直升机交流地面电源，在空载、阻性负载和整流性负载等条件下进行了实验研究，验证了上述理论分析的正确性和可行性。该逆变器具有输出电压稳定、THD较低等特点，容易构成并联系统或三相逆变系统。理论分析和实验仿真对比研究的结果,表明所提出方法具有优越的动态性能和鲁棒性。

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