比例-积分-微分（PID）鲁棒控制及电流反馈以确保 UPS 的稳定性（Matlab代码实现）

2024 年 9 月 20 日 6点热度 0人点赞 0条评论

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目录

1 概述

PID控制原理

UPS系统中的应用

鲁棒性研究重点

结论

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现

1 概述

用于计算比例积分微分（PID）鲁棒控制器和电流反馈增益的代码，以确保不间断电源（UPS）的稳定性和性能。PID和电流增益通过在LMI区域中的鲁棒极点放置进行调谐。无需图形环境电路即可绘制输出，这使得研究应用变得容易。

【温馨提示】保证对载荷变化（内界）的鲁棒性。跟踪误差最小化，但未消除。考虑使用参考系变换或 PMR 控制器以获得更好的响应。

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比例-积分-微分（PID）控制器是一种广泛应用在控制系统中的反馈机制，用于精确地调节过程变量，以达到期望的系统性能。在UPS（不间断电源）系统中，PID控制及其鲁棒性增强对于确保电源输出的稳定性、响应速度和准确性至关重要。特别是结合电流反馈，可以进一步提升系统的动态响应和抗扰动能力。下面详细探讨这一主题：

PID控制原理

**比例（P）**部分根据当前误差立即做出反应，快速减小误差，但可能无法消除稳态误差。
**积分（I）**部分累积过去的误差，用以消除稳态误差，但过度的积分可能导致系统振荡。
**微分（D）**部分预测未来误差的变化趋势，有助于提高系统的响应速度和减少超调，但对噪声敏感。

UPS系统中的应用

UPS设计用于提供持续、稳定的电力供应，即使在主电源故障时也能通过电池无缝切换保证负载不断电。电流反馈在UPS中特别重要，因为它直接反映了负载变化和系统内部动态，是调节电源输出质量的关键。

电流环控制：通过实时监测和调整输出电流，确保电流平稳，符合负载需求，特别是在负载快速变化或有非线性负载时更为关键。
稳定性增强：PID控制通过快速响应误差并调整输出，配合电流反馈可以有效抑制过冲和振荡，确保UPS输出电压和频率的稳定。
鲁棒性设计：在UPS系统中，鲁棒控制策略意味着控制器需要能够在面对不确定性和外部扰动（如负载波动、电网电压变化等）时，仍能维持系统的稳定性和性能。这通常涉及PID参数的自适应调整或采用更先进的PID控制器变种，如PID with feedforward compensation、自适应PID、模糊PID控制等。

鲁棒性研究重点

参数整定：针对UPS的具体工作条件和要求，合理整定PID参数（Kp, Ki, Kd），实现最优的控制效果和鲁棒性。
非线性补偿：考虑UPS系统中存在的非线性因素（如电池充电/放电特性），采用非线性控制技术或预补偿策略增强系统性能。
干扰抑制：设计能够有效抵抗外部扰动（如电网电压波动、负载突变）的控制算法，维持输出稳定。
自适应与学习能力：研究自适应PID控制或基于机器学习的方法，使控制器能根据系统运行状态自动调整参数，提高控制的灵活性和鲁棒性。

结论

通过深入研究比例-积分-微分（PID）鲁棒控制及其在结合电流反馈下的应用，可以显著提升UPS系统的动态响应性能、稳定性和抗扰动能力。特别是在现代电力电子技术和复杂负载环境日益增长的需求下，这种综合控制策略对于确保不间断电源系统的高效可靠运行尤为重要。未来的研究可以进一步探索智能控制算法、多变量控制策略与PID控制的融合，以实现更加精细和智能化的UPS控制。

2 运行结果

部分代码：

clc; clear; close all;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% PARAMETERS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% design parameters (ex: sig = 125)
sig = input('poles real part constraint: ');
sel = input('select controller: [P]/[PI]/[PD]/[PID]: ','s');
p = sig*20; % derivative high-frequency pole

% UPS reference
V = 127; % reference RMS voltage
f = 50; % reference frequency

% non-linear load model
R_L = 6.58; % resistor
[ nld ] = load_model( V,R_L ); % harmonics of current (open to edit load)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% DESIGN %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% import UPS uncertain model, PID and build augmented model x_a = [ x' x_c' ]'
[ ups ] = unc_ups_model( R_L );
[ pid ] = pid_model( p, sel );
[ agm ] = unc_agm_model( ups, pid );

% compute state-feedback matrix K for regional pole placement
[ K ] = lmi_regional( agm, sig, p );

% PID controller and closed-loop transfer functions
[ pid_tf, cl_tf, cl_tf_nl, id_tf, k_f ] = unc_get_tf( pid, agm, K, f );

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% RESULTS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% PID, feedback (k_a) and feedforward (k_f) gains
gains

% simulate
results;

% plot
plot_res;