Électronique | Texte intégral gratuit | Recherche sur le contrôle en mode glissant du convertisseur à double pont actif basé sur l’observateur d’état étendu linéaire dans le système de propulsion électrique distribué

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Les performances de fonctionnement du convertisseur DAB sont étroitement liées à sa stratégie de contrôle. Le contrôle PI traditionnel du convertisseur DAB présente des problèmes tels qu’une faible capacité anti-interférence et une vitesse de réponse lente. Par conséquent, ce chapitre combine LESO avec SMC, améliorant considérablement la capacité anti-interférence et la vitesse de réponse dynamique du convertisseur.

3.1. Conception du contrôle de rejet de perturbations actives linéaires

LADRC est une stratégie de contrôle avec de bonnes performances dynamiques et une certaine capacité anti-interférence. L’application du LADRC au convertisseur DAB peut améliorer ses performances dynamiques et sa capacité anti-interférence. Le cadre de la stratégie LADRC est illustré à la figure 5. Son LESO est la partie centrale de LADRC. C’est un observateur dynamique. Sa fonction principale est d’estimer les variables d’état du système. Il peut étendre les perturbations à l’intérieur et à l’extérieur du système dans de nouvelles variables d’état et les compenser au signal de commande. Grâce au LESO, les performances dynamiques globales et la stabilité du système peuvent être améliorées [24].
La sélection des variables d’état est donnée par

X
=

X
1

X
2

J

=

y

F

J

transformant la formule (7) en une description d’équation d’espace d’état [25] comme suit:

y
=

X
1

X
˙

1

=

b
0

tu
+

X
2

X
˙

2

=

F
˙

Dans la formule (8), y désigne la sortie du système (tension de sortie

tu
o

), tu représente la variable de contrôle du système (rapport de phase de décalage D), et

X
2

signifie la perturbation totale étendue à une variable d’état. S’appuyant sur la formule (8), ce qui suit décrit l’équation matricielle pour construire le LESO comme suit :

z
˙

1

z
˙

2

=

β
1

1

β
2

0

z
1

z
2

+

b
0

β
1

0

β
2

tu

y

Dans la formule (9),

z
1

et

z
2

sont les valeurs observées des variables d’état y et Frespectivement.

β
1

et

β
2

sont les paramètres de gain de l’observateur. L’ajustement de ces deux paramètres de gain peut permettre à l’observateur de bien estimer les variables d’état. Pour simplifier la sélection des paramètres, les paramètres de gain peuvent être choisis en utilisant la méthode de la bande passante [26] comme suit:

β
1

=
2

ω
0

β
2

=

ω
0
2

Selon le critère de stabilité de Hurwitz, la sélection des paramètres doit satisfaire l’équation polynomiale caractéristique

s
2

+

β
1

s
+

β
2

=

(
s
+

ω
0

)

2

assurer la convergence du LESO.

Pour le LESO, les signaux d’entrée sont la tension de sortie

tu
o

et déphasage Dtandis que les signaux de sortie

z
1

est la valeur estimée de la tension de sortie

tu
o

et

z
2

est la valeur estimée de la perturbation totale F. En substituant la formule (10) à la formule (9) et en effectuant la transformée de Laplace, nous obtenons la fonction de transfert

g
1

comme suit:

g
1

=

z
2

(
s
)

tu
o

(
s
)

=

ω
0
2

s

s
2

+
2

ω
0

s
+

ω
0
2

De plus, la fonction de transfert

g
2

entre l’observation de la perturbation

z
2

et la perturbation totale F peut être dérivé comme suit :

g
2

=

z
2

(
s
)

F
(
s
)

=

ω
0
2

s
2

+
2

ω
0

s
+

ω
0
2

Les diagrammes de Bode des fonctions de transfert dans LESO sous différentes largeurs de bande

ω
0

sont illustrés à la Figure 6. Les performances de suivi du LESO sont meilleures lorsque la bande passante

ω
0

est plus grand. Cependant, comme

ω
0

augmente, l’immunité au bruit du LESO s’affaiblit, créant un compromis inévitable entre l’immunité au bruit et les capacités de rejet des perturbations. Par conséquent, lors du choix

ω
0

, un équilibre doit être trouvé entre l’immunité au bruit et les capacités de rejet des perturbations. Après réflexion,

ω
0

=
1600

rad/s est choisi dans cet article.

Lorsque les paramètres de gain pour LESO sont correctement choisis,

z
1

tend vers la tension de sortie

tu
o

et

z
2

tend à la perturbation totale F. Après compensation, le système est simplifié en un seul système en série intégrale. De bons résultats de contrôle peuvent être obtenus avec juste un linéaire

K
p

contrôle proportionnel, améliorant les performances de réponse dynamique du système.

Dans ce cas, le signal de commande tu peut s’exprimer comme suit :

tu
=

k
p

(

tu

r
e
F

tu
o

)


F

b
0

Dans la formule (13),

k
p

(

tu

r
e
F

tu
o

)

/

b
0

représente le composant de contrôle de rétroaction, et


F
/

b
0

représente la composante de compensation des perturbations.

3.2. Conception d’un contrôle en mode glissant basé sur un observateur d’état linéaire étendu

Bien que la stratégie LADRC susmentionnée améliore les performances dynamiques et la capacité anti-interférence du convertisseur, compte tenu des caractéristiques non linéaires du convertisseur DAB, la loi de commande à rétroaction linéaire peut ne pas convenir. L’introduction de SMC dans la structure LADRC et la conception d’une loi de rétroaction d’erreur d’état non linéaire peuvent encore améliorer la capacité du convertisseur à supprimer les perturbations. Cependant, dans le SMC traditionnel, il existe une fonction de signe sgn(s). Lorsque la trajectoire du système atteint la surface de mode glissant, la fonction sgn(s) provoque la commutation continue de la loi de commande d’entrée aux hautes fréquences. L’inertie du mouvement rend difficile le glissement de l’état du système le long de la surface de mode glissant vers le point d’équilibre souhaité, ce qui fait que la trajectoire de l’état se croise d’avant en arrière des deux côtés de la surface de mode glissant, provoquant ainsi un broutage. En combinant le SMC avec le LESO du LADRC, le LESO estime et compense la perturbation totale de manière anticipée. La loi de commande de rétroaction SMC est conçue à l’aide des valeurs d’observation

z
1

et

z
2

et fonctions continues. Cela réduit le gain de commutation dans SMC, ce qui peut réduire efficacement le problème de broutage tout en améliorant la vitesse de réponse du système.

Par rapport au contrôle SM non intégral, le contrôle SM intégral peut éliminer plus efficacement l’erreur d’état stable [27]. Par conséquent, afin de stabiliser la tension de sortie tout en réduisant l’erreur d’état stable, la surface de glissement intégrale construite s s’exprime comme suit :

s
=

k
1

e
+

k
2


e
d
t

Dans la formule (14),

k
1

et

k
2

sont des paramètres réglables, tous deux supérieurs à 0,

e
=

tu

r
e
F

tu
o

est l’erreur de poursuite de la tension de sortie, où

tu

r
e
F

est la valeur de référence de la tension.

Différencier la surface de glissement s et en la combinant avec la formule (7), la formule peut être obtenue :

s
˙

=

k
1

e
˙

+

k
2

e
=

k
1

(

b
0

tu
+
F
)

+

k
2

e

Selon l’approche de commande équivalente, la loi de commande du système peut être conçue comme

tu
=

tu

e
q

+

tu

s
w

tu

e
q

représente le signal de commande équivalent, et

tu

s
w

représente le terme de commande de commutation. Formule de réglage (15) égale à 0, la loi de commande équivalente

tu

e
q

peut être résolu comme suit :

tu

e
q

=

1

b
0

(
F

k
2

k
1

e
)

Pour s’assurer que le système atteint son point d’équilibre dans un temps fini, la loi de convergence exponentielle peut être choisie comme terme de commande de commutation

tu

s
w

. Basée sur la formule (16), la loi de commande finale du système tu peut être conçu comme suit :

tu
=

1

b
0

(
F

k
2

k
1

e
+

k
3

s
+
ε
nsg

(
s
)

)

La fonction de Lyapunov peut être utilisée pour analyser si un système est stable. Pour que le système atteigne un état stable, la fonction de Lyapunov doit toujours être supérieure à zéro dans tout l’espace d’état du système, et sa dérivée doit être inférieure à zéro. Par conséquent, la fonction de Lyapunov choisie s’exprime comme suit :
Pour différencier la formule (18) et y substituer la formule (15), le résultat peut être obtenu comme suit :

V
˙

=
s

s
˙

=
s

(

k
1

e
˙

+

k
2

e
)

=
s

(

k
1

(

b
0

tu
+
F
)

+

k
2

e
)

En remplaçant la formule (17) par la formule (19), le résultat peut être obtenu comme suit :

V
˙

=
s

(

k
1

(

k
3

s

ε
nsg

(
s
)

)

)

=

k
1

k
3

s
2

+

k
1

ε

s

On sait que le coefficient connu

k
1

est supérieur à 0 d’après les formules (18) et (20). Lorsque les coefficients ajustables sélectionnés

k
3

et
ε
sont à la fois inférieurs à 0 et

s

0

il existe

V
>
0

et

V
˙

=
s

s
˙

0

, satisfaisant la base du jugement de stabilité de Lyapunov. Dans le contrôle SM, il se manifeste comme l’état initial en dehors de la surface de mode glissant

s
=
0

qui satisfait la condition pour atteindre la surface de mode glissant, c’est-à-dire tout état initial où

s

0

peut tendre vers le point d’équilibre en un temps fini, atteignant ainsi un état stable pour le système.

Comme le montre la formule (17), la loi de commande tu (le rapport de déphasage D) du système contient une fonction de signe haute fréquence

nsg
(
s
)

. Sa présence peut provoquer la commutation haute fréquence du rapport de déphasage D, entraînant des vibrations. Pour le convertisseur DAB, le broutage haute fréquence du rapport de déphasage D peut provoquer d’énormes fluctuations dans la transmission de puissance. De plus, cela peut entraîner une augmentation du courant du transformateur, provoquant une saturation du noyau, augmentant ainsi la consommation d’énergie et affectant les performances dynamiques du convertisseur. [28]. Afin de réduire la vibration de la commutation transitoire du rapport de déphasage Dles valeurs observées

z
1

,

z
2

et la fonction continue

s
un
t
(
s
)

sont utilisés pour optimiser la fonction de signe afin de lisser le changement de la loi de commande. Dans la figure 7, (a) et (b) sont des comparaisons du rapport de déphasage D avant et après le remplacement de la fonction continue, et il est clair que la loi de commande après le remplacement par la fonction continue est plus lisse.

La fonction continue choisie s’exprime comme suit :

s
un
t

(
s
)

=

s

s

+
η

Dans l’équation (21), le terme
η
est le facteur anti-broutage, et

η
>
0

.

En combinant les équations (9), (17) et (21), la loi SMC basée sur le LESO et conçue à partir des valeurs observées

z
1

et

z
2

peut s’exprimer comme suit :

tu
=

1

b
0

(

z
2

k
2

k
1

e
^

+

k
3

s
^

+
ε
s
un
t

(

s
^

)

)

Dans l’équation (22),

e
^

=

tu

r
e
F

z
1

,

s
^

=

k
1

e
^

+

k
2

e
^

d
t

.

La conception de la stratégie LESO-SMC est illustrée à la figure 8, comme mentionné dans cet article.
Après avoir collecté

tu
o

et D à LESO, LESO sort la valeur estimée

z
1

de

tu
o

et la valeur estimée

z
2

de perturbation totale. En utilisant les erreurs entre

tu

r
e
F

et

z
1

et

z
2

le rapport de déphasage D est sortie à l’aide de la formule (22), et enfin, huit commutateurs sont commandés pour fonctionner. Il convient de noter que D varie généralement de


0,5

à

+
0,5

le module de saturation doit donc être ajouté devant le signal de commande de sortie.

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