В этом примере показано, как использовать блок Closed-Loop PID Autotuner, чтобы настроить напряжение ссылки DC, текущая ось DQ, и напряжение нейтральные контроллеры для находившегося в Вене-выпрямителем корректора коэффициента мощности.
Этот пример использует схему коррекции коэффициента мощности, описанную в Венском Управлении Выпрямителем (Simscape Electrical). Предварительные конвертеры коррекции коэффициента мощности корректируют коэффициент мощности загрузок, который увеличивает энергоэффективность системы распределения. Эта коррекция полезна, когда нелинейные импедансы, такие как источники питания коммутируемого режима, соединяются с сеткой AC.
Эта модель использует Венский выпрямитель и источник питания коммутируемого режима, чтобы преобразовать трехфазный 120-вольтовый источник питания переменного тока отрегулированному 400-вольтовому предоставлению DC. Чтобы гарантировать, что устройство на сопротивлениях правильно представлено, полупроводниковые компоненты моделируются с помощью МОП-транзисторов, а не идеальных переключателей. Симуляция модели сконфигурирована, чтобы запуститься в режиме Accelerator с помощью решателя разделения.
open_system('PWM_Rectifier_Vienna_SC')
В данном примере контроллер DQ-оси для Венского выпрямителя моделируется как показано в следующей схеме.
В управлении DQ-оси зависящие от времени, трехфазные токи преобразовываются в независимый от времени, двухкоординатный вектор с помощью проекций. Эти преобразования являются Преобразованием Кларка, Преобразованием Парка и их соответствующими обратными преобразованиями. Эти преобразования реализованы как блоки в подсистеме Измерений. Чтобы обеспечить коэффициент мощности близко к 1, реактивная мощность, чертившая от сетки, должна быть близко к нулю. Поэтому управление нулевой Q-осью, текущей от диспетчера, позволяет коэффициенту мощности быть близко к 1.
В модели у контроллеров есть следующие усиления:
ПИ-контроллер напряжения ссылки DC: P = 2 и я = 20
Обе DQ-оси текущие ПИ-контроллеры: P = 5 и я = 500
Напряжение нейтральный контроллер P: P = 0.001
Усиления контроллера хранятся в Блоке памяти Хранилища данных и предоставленный внешне каждому блоку PID. Когда настраивающий процесс для контроллера завершен, новые настроенные усиления записаны в Блок памяти Хранилища данных. Эта настройка позволяет вам обновлять свои усиления контроллера в режиме реального времени во время симуляции.
В данном примере вы повторно настраиваете эти контроллеры, использующие блоки Автотюнера ПИДа С обратной связью.
Блок Closed-Loop PID Autotuner позволяет вам настраивать один ПИД-регулятор за один раз. Это вводит синусоидальные сигналы возмущения во входе объекта и измеряет получившийся объект выход во время эксперимента с обратной связью. Когда эксперимент останавливается, блок вычисляет коэффициенты ПИД на основе частотных характеристик объекта, оцененных в маленьком числе точек около желаемой пропускной способности. Для этой Венской модели выпрямителя блок Closed-Loop PID Autotuner может использоваться в каждом из контроллеров, как показано в цикле напряжения ссылки DC ниже.
Этот рабочий процесс применяется, когда у вас есть начальные контроллеры, что вы хотите повторно настроить использование блока Closed-Loop PID Autotuner. Преимущества этого подхода:
Если существует неожиданное воздействие во время эксперимента, оно отклоняется существующим контроллером, чтобы гарантировать безопасную работу.
Существующий контроллер поддерживает объект в рабочем состоянии около его номинальной рабочей точки путем подавления сигналов возмущения.
При использовании блока Closed-Loop PID Autotuner и для симуляций и для приложений реального времени:
Объект должен быть любой асимптотически устойчивым (все полюса строго устойчивы), или интеграция. Блок автотюнера не работает с нестабильным объектом.
Обратная связь с существующим контроллером должна быть устойчивой.
Чтобы оценить частотные характеристики объекта более точно в режиме реального времени, минимизируйте вхождение любого воздействия в Венской модели выпрямителя во время эксперимента. Блок автотюнера ожидает объект, о котором выход, чтобы быть ответом на введенное возмущение сигнализирует только.
Поскольку обратная связь закрывается во время эксперимента, существующий контроллер подавляет введенные сигналы возмущения также, который уменьшает точность оценки частотной характеристики, когда ваша целевая пропускная способность далеко от текущей пропускной способности.
Поскольку блок Closed-Loop PID Autotuner только настраивает один ПИД-регулятор за один раз, эти четыре контроллера должны быть настроены отдельно в модели. Поэтому вы настраиваете внутренние текущие контроллеры сначала, сопровождаемый контроллером напряжения ссылки DC, и затем напряжением нейтральный контроллер.
Во время симуляции модели:
D-ось текущий контроллер настраивается между 0,65 и 0,75 секундами.
Q-ось текущий контроллер настраивается между 0,8 и 0,9 секундами.
Контроллер напряжения ссылки DC настраивается между 0,95 и 1,45 секундами.
Напряжение нейтральный контроллер настраивается между 1,7 и 1,72 секундами.
После настройки каждого из контроллеров усиления контроллера обновляются через Блок памяти Хранилища данных.
После соединения блоков Автотюнера ПИДа С обратной связью с объектом и блоков ПИДа, сконфигурируйте настройки настройки и эксперимента для каждого из них. На вкладке Tuning существует две основных настраивающих настройки:
Целевая пропускная способность - Определяет, как быстро вы хотите, чтобы контроллер ответил. В этом примере выберите 3 000 рад/секунда для текущего управления, 400 рад/с для управления напряжением ссылки DC и 20 000 рад/с для напряжения нейтральное управление.
Целевой Запас по фазе - Определяет, как устойчивый вы хотите, чтобы контроллер был. В этом примере выберите 60 градусов для всех контроллеров.
На вкладке Experiment существует три основных настройки эксперимента:
Тип объекта - Задает, устойчив ли объект асимптотически или объединяется. В этом примере Венская модель выпрямителя устойчива.
Знак объекта - Задает, имеет ли объект положительный или знак минус. Знак объекта положителен, если положительное изменение во входе объекта в номинальной рабочей точке приводит к положительному изменению на объекте выход, когда объект достигает нового устойчивого состояния. В противном случае знак объекта отрицателен. Если объект устойчив, знак объекта эквивалентен знаку своего усиления DC. Если объект объединяется, знак объекта положителен (или отрицателен), если объект выход продолжает увеличиваться (или уменьшаться). В этом примере Вена rectifer модель имеет положительный знак объекта.
Амплитуды синуса - Задают амплитуды введенных синусоид. В этом примере, чтобы гарантировать, что объект правильно взволнован в пределе насыщения, выбирают 0.6
для контроллера D-оси, 0.19
для контроллера Q-оси, 1
для контроллера напряжения ссылки DC и 0.01
для напряжения нейтральный контроллер. Если амплитуда возбуждения будет или слишком большой или слишком маленькой, она приведет к неточным результатам оценки частотной характеристики для этих экспериментов.
В этом примере Венская модель выпрямителя запущена в режиме Accelerator, и все четыре контроллера настраиваются в одной симуляции. Симуляция модели обычно занимает несколько минут из-за времени небольшой выборки контроллера силовой электроники.
Чтобы настроить контроллеры, симулируйте модель.
sim('PWM_Rectifier_Vienna_SC');
График ниже показов профиль напряжения ссылки DC во время тока и контроллера напряжения, настраивающегося от 0,65 до 1,45 секунд. Это также показывает введение несбалансированной загрузки в 1,5 секунды и последующее напряжение нейтральный контроллер, настраивающийся в 1,7 секунды.
open_system('PWM_Rectifier_Vienna_SC/Scopes/Scope')
Эти четыре контроллера настраиваются с новыми усилениями.
ПИ-контроллер напряжения ссылки DC: P = 0.7386 и я = 135.6
D-ось текущие ПИ-контроллеры: P = 8.407 и я = 1127
Q-ось текущие ПИ-контроллеры: P = 11.91 и я = 3706
Напряжение нейтральный контроллер P: P = 6.628
График ниже показов ответ напряжения ссылки DC по сравнению со ссылкой до и после настройки контроллеров. orginal (красный) контроллер не может обеспечить напряжение ссылки DC после введения несбалансированных загрузок в 0,7 и 1,1 секунды. С другой стороны, автоматически настроенный контроллер уменьшает время нарастания с минимальным перерегулированием и хорошим временем урегулирования к установившемуся значению.