NPC/H桥型五电平逆变器调制策略研究

摘要

多电平逆变器具有输出波形谐波含量低、开关器件承受电压应力小、开关损耗小等优点，成为高压大功率领域研究的热点。文本以NPC/H桥型五电平逆变器为研究对象，对其调制策略进行分析与研究，以提高多电平逆变器输出性能。　　首先，分析了NPC/H桥型五电平逆变器的工作原理，验证适用于该拓扑的载波层叠SPWM调制策略，针对载波层叠算法中会导致开关损耗不均匀的问题采用了一种载波层叠与载波移相相结合的混合分布SPWM算法，并对该算法的输出电压进行了谐波分析。　　其次，采用传统多电平空间电压矢量调制（SVPWM）应用于 NPC/H桥型五电平逆变器并进行仿真分析。针对传统多电平 SVPWM算法计算量大、实时性差、参考电压矢量定位复杂的问题采用了一种新型参考电压矢量分解算法，该简化算法可以对参考电压矢量快速定位，避免了电平转换与电压修正，基本电压矢量作用时间与两电平逆变器时间计算相同，使计算量大为减少，提高了实时性。为进一步提高直流电压利用率，在参考电压矢量分解算法的基础上对过调制策略进行研究，采用的双调制模式过调制策略不需要求解非线性方程，无须查表，仿真验证过调制策略可由线性区域平滑过渡到过调制区域。在分析了多电平逆变器七段式SVPWM与SPWM间的本质联系之后，通过理论分析研究了一种适用于多电平逆变器可与任意段式 SVPWM等效的 SPWM算法，实现了任意段式SVPWM序列与SPWM的统一。　　再次，分析了随机脉冲序列的功率谱密度并研究了一种随机频率PWM调制策略，仿真结果证明了调制策略的有效性。针对随机频率PWM调制策略不适合在电机矢量控制中应用的问题，提出了一种适用于NPC/H桥型五电平逆变器的固定开关频率随机 SVPWM调制策略，该方法在不改变开关频率的基础上可有效扩展谐波分布范围。　　最后，介绍了以DSP+FPGA为控制器的NPC/H桥型五电平逆变器实验平台，基于实验平台对本文调制算法进行相关实验验证，证明了本文所研究调制算法的有效性。

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1 绪论

1.1研究背景(Research Background)

1.2多电平逆变器的拓扑结构(The Topologies of Multilevel Inverter)

1.3多电平逆变器脉宽调制策略(Pulse Width Modulation Strategies for Multilevel Inverter)

1.4论文主要研究内容(Main Research Contents of the Thesis)

2 NPC/H桥型五电平逆变器工作原理及调制策略

2.1 NPC/H桥型五电平逆变器工作原理(Working Principles of NPC/H-bridge Five-level Inverter)

2.2基于载波层叠的SPWM调制策略(Carrier Disposition SPWM Strategy)

2.3混合分布的SPWM调制策略(Hybird Distribution SPWM Strategy)

2.4 本章小结(Conclusion)

3五电平逆变器空间矢量脉宽调制策略

3.1五电平逆变器传统SVPWM算法(Traditional SVPWM Algorithm for Five-level Inverter)

3.2多电平逆变器参考电压矢量分解算法(Reference Voltage Vector Decomposition Algorithm of Multi-level Inverter)

3.3 NPC/H桥型多电平逆变器过调制策略研究(Research on Overmodulation Strategy for Multi-level Inverter)

3.4 多电平逆变器 SPWM 与 SVPWM 之间的本质联系(Inherent Correlation between SPWM and SVPWM in Multi-level Inverter)

3.5 本章小结(Conclusion)

4 多电平逆变器随机PWM调制策略研究

4.1随机PWM的离散分析(Discrete Analysis of Random PWM)

4.2随机频率PWM算法(Random Frequency PWM Algorithm)

4.3 多电平逆变器 FCF-RPWM 算法(Fixed-carrier-frequency Random PWM in Multilevel Inverter)

4.4 本章小结(Conclusion)

5 NPC/H桥型五电平逆变器实验研究

5.1实验平台硬件结构(Hardware Structure Experimental Prototype)

5.2软件设计(Software Design)

5.3实验分析(The Experimental Analysis)

5.4本章小结(Conclusion)

6 结论与展望

参考文献

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