变频器控制电路和系统的发展趋势

    变频器的控制电路随着微处理器的广泛应用和变频调速理论的进一步完善，加上行业应用的积累，在以后的发展中，将有以下发展趋势值得探讨。    ①PWM调制技术更加成熟。新型变频器除了采用高频载波方式的正弦(SPWM)实现静音化外，还在通用变频器输入侧采用有源功率因数校正电路( APFC)、在逆变电路中采取Soft-PWM控制技术等，以改善输入电流波形、降低电网谐波，在抗干扰和抑制谐波方面符合EMC国际标准，实现所谓的清洁电能转换。    ②专用化行业应用软件的应用。新型变频器为更好地发挥变频调速控制技术的独特功能，并尽可能满足现场控制的需要，派生了许多专用机型，如风机水泵空调专业型、起重机专用型、恒压供水专用型、交流电梯专用型、纺织机械专用型、机械主轴传动专用型、电源再生专用型、中频驱动专用型、机车牵引专用型等。    新型变频器可以内置多种应用软件，有的品牌可提供多达130余种的应用软件，以满足现场过程控制的需要，如PID控制软件、张力控制软件、速度级联、速度跟随、电流平衡、变频器功能设置软件、通信软件等。变频器功能设置软件可以在Windows2000/XP环境下设置变频器的功能及数据通信。    ③人机界面更加合理化。新型变频器机内固化的调试指南会引导工程技术人员调试表格，无须记住任何参数，充分体现了易操作性。此外，变频器的参数趋势图可实时地显示各信号的运行状态，用户在调试过程中，可随时监控和记录运行参数。新型变频器还具有：参数自设定技术；过程自优化技术；故障自诊断技术；对象自辨识技术等。    ④实现高水平的控制。基于电动机和机械模型的控制策略，有矢量控制、磁场控制、直接转矩控制和机械扭振补偿等；基于现代理论的控制策略，有滑模变结构技术、模型参考自适应技术、采用微分几何理论的非线性解耦、鲁棒观察器在某种指标意义下的最优控制技术和逆奈奎斯特阵列设计方法等；基于智能控制思想的控制策略，有模糊控制、神经元网络、专家系统和各种各样的自优化、自诊断技术等。    这里尤其需要关注的是智能控制方式。在变频器的控制中采用智能控制方式在具体应用中已经有了一些成功的范例，为变频器的控制方式又增加了新的亮点。    a．神经网络控制。神经网络控制方式应用在变频器的控制中，一般是进行比较复杂的系统控制，这时对于系统的模型了解甚少，因此神经网络既要完成系统辨识的功能，又要进行控制。神经网络控制方式可以同时控制多个变频器，因此在多个变频器级联时进行控制比较适合。但是，神经网络的层数太多或者算法过于复杂，都会在具体应用中带来不少实际困难。    b．模糊控制。模糊控制算法用于控制变频器的电压和频率，使电动机的升速时间得到控制，以避免升速过快对电动机使用寿命的影响以及升速过慢对工作效率的影响。模糊控制的关键在于论域、隶属度以及模糊级别的划分，这种控制方式尤其适用于多输入／单输出的控制系统。    c．专家系统。专家系统是利用所谓“专家”的经验进行控制的一种控制方式，因此，专家系统中一般要建立一个专家库，存放一定的专家信息，另外还要有推理机制，以便于根据已知信息寻求理想的控制结果。专家库与推理机制的设计尤为重要，关系着专家系统控制的优劣。应用专家系统既可以控制变频器的电压，又可以控制其电流。    d．学习控制。学习控制主要是用于重复性的输入，而规则的PWM信号(如中心调制PWM)恰好满足这个条件，因此学习控制也可用于变频器的控制中。学习控制不需要了解太多的系统信息，但是需要1～2个学习周期，因此快速性相对较差，而且，学习控制的算法中有时需要实现超前环节，这用模拟器件是无法实现的，同时，学习控制还涉及到一个稳定性的问题，在应用时要特别注意。