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Predictive-Control-Based Direct Power Control With an Adaptive Parameter Identification Technique for Improved AFE Performance

机译:基于预测控制的直接功率控制和自适应参数识别技术,可改善AFE性能

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摘要

This paper proposes predictive-control-based direct power control (DPC) with an adaptive online parameter identification technique for ac–dc active front ends (AFEs) to overcome model mismatch and parameter uncertainty. Based on least-squares estimation, the input inductance and input resistance of the AFE are calculated every sampling period using sampled input currents and input voltages. Because the online-tuned input inductance and resistance are updated for the controller, the proposed predictive-control-based DPC with the adaptive parameter identification technique can mitigate performance degradation resulting from the model uncertainty of the model predictive controller without any additional sensors. Therefore, the AFE generates sinusoidal input currents with a unity power factor despite parameter uncertainty.
机译:本文提出了一种基于预测控制的直接功率控制(DPC),它具有针对ac-dc有源前端(AFE)的自适应在线参数识别技术,以克服模型不匹配和参数不确定性的问题。基于最小二乘估计,每个采样周期都会使用采样的输入电流和输入电压来计算AFE的输入电感和输入电阻。由于已针对控制器更新了在线调谐的输入电感和电阻,因此,采用自适应参数识别技术的基于预测控制的DPC可以减轻由于无需任何附加传感器的模型预测控制器的模型不确定性而导致的性能下降。因此,尽管有参数不确定性,AFE仍会以单位功率因数生成正弦输入电流。

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