手把手教你学Simulink实例——基于Simulink的电力电子系统神经网络控制策略仿真实例
目录
本教程全面解析Simulink仿真技术在电力电子系统智能控制中的应用——聚焦于基于神经网络的控制策略设计与实现
引言
神经网络控制简介
1. 神经网络控制的基本概念
2. 控制目标
系统框架
1. 系统架构概述
Simulink建模过程
1. 创建新模型
2. 添加模块
设计神经网络控制器
1. 训练神经网络模型
2. 编写MATLAB Function块
参数设置与仿真运行
1. 参数设置
2. 仿真设置
3. 开始仿真
结果分析与优化
1. 观察结果
2. 性能评估
3. 参数优化
实例应用：复杂神经网络控制策略
1. 复杂多级控制
2. Simulink建模
3. 参数优化
总结
手把手式教学法——基于Simulink的电力电子系统神经网络控制方案仿真实例
引言
神经网络控制（Neural Network Control, NNC）是一种基于人工神经网络的学习机制来近似复杂的非线性函数，并达成自适应控制系统的目标。该方法在应对复杂性、不确定性以及高度非线性的电力电子系统方面展现出显著的优势。本文将全面介绍如何利用MATLAB中的Simulink模块库进行电力电子系统的神经网络控制策略仿真，并详细阐述模型构建过程、控制器设计方法以及优化参数的具体步骤等关键环节。
神经网络控制简介
1. 神经网络控制的基本概念
基于人工神经网络的训练过程（Artificial Neural Networks, ANN），该系统能够识别系统的动态行为特征，并进而生成相应的控制指令。其主要组成部分包括：
- 输入层 ：接收系统的状态量或误差信号。
- 隐藏层 ：由多个神经元构成，并负责特征提取与非线性映射。
- 输出层 ：产生控制指令并施加于受控对象。
- 训练算法 ：包括反向传播法与遗传算法等技术，并用于调节网络参数。
2. 控制目标
在电力电子设备中，常见的控制目标包括：
- 电压与电流调节：保证输出电压或电流稳定维持在预定数值。
- 频率控制：维持逆变器输出频率长期平稳运行。
- 负载适应能力：使其能够迅速感知并有效应对各种负载变化情况，并持续提供稳定的运行环境。
- 能量优化管理：提升分布式能源系统中能源的合理分配与高效利用水平。
系统框架
1. 系统架构概述
本示例将通过一个基本的DC-AC逆变器来说明如何应用Simulink进行神经网络控制策略仿真。该系统包含以下几大模块：逆变器电路设计、神经网络建模、Simulink仿真环境搭建以及控制策略实现。
- 逆变器 ：其主要功能是将直流电转变为交流电，并将其馈入电网。
- 传感器 ：其主要功能是采集逆变器输出所涉及的关键参数。
- 神经网络控制器 ：通过分析传感器采集到的数据来计算控制量，并据此调节逆变器的输出。
- 性能评估模块 ：用于测定系统的关键性能参数（包括电压调节精度和响应速度等指标）。
系统架构视图 ：
plaintext
深色版本
+-------------------+ +------------------+ +-----------------+ +--------------+
||||||||
|Inverter|----->|Load|----->|Sensors|||
|(DC to AC)|(Electrical &|(Voltage,|||||
|Mechanical)|Current)||||||
+-------------------+ +------------------+ +-----------------+ +--------------+
||
v
+------------------+
||
|Neural Network|
|Controller|
|(Design and|
|Implementation)|
||
+------------------+
||
v
+------------------+
||
|Performance|
|Evaluation|
|(Voltage Reg.|
|, Response Time)|
||
+------------------+Simulink建模过程
1. 创建新模型
- 运行MATLAB程序以同时打开Simulink界面。
- 在‘Start Model’窗口中选择‘Blank Model’选项并创建新的空模型。
2. 添加模块
接下来按照系统架构添加所需的Simulink模块：
逆变器 * 在Simscape > Electrical > Specialized Power Systems > Fundamental Blocks > Power Electronics库中查找所需IGBT/Diode模块，并根据设计需求复制相应数量的IGBT模块以构建逆变器电路。
-
设置IGBT模块的导通电阻等关键参数。
-
在
Simulink > Discontinuities库中查找并添加PWM Generator模块至模型。 -
指定PWM信号的频率设定为50Hz，并设置初始占空比为50%。
负载 * 从库中获取模块并将其整合到模型中作为负载的表示方式。* 配置电机参数设置（包括额定电压值和额定转速参数）。
该系统通过从Simscape Electrical Specialized Power Systems Fundamental Blocks Measurements库中获取Voltage Measurement和Current Measurement模块，并将其配置为测量电压和电流。
神经网络控制器模块 * 通过模块化配置实现基于Simulink平台的神经网络控制器设计。
- 在MATLAB Function子系统中实施代码逻辑以导入预训练的神经网络模型，并基于输入数据计算控制输出量。
以下是详细的Simulink模型脚本示例：
matlab
深色版本
% 清除当前工作区的所有变量
clear all; close all;
% 定义PWM频率和周期
PWM_Frequency = 50; % PWM频率为50Hz
Initial_Duty_Cycle = 0.5; % 初始占空比为50%
% 创建一个新的Simulink模型
modelName = 'NeuralNetworkControl';
new_system(modelName);
open_system(modelName);
% 添加逆变器模块
for i = 1:6 % 假设是三相逆变器，每相两个开关
add_block('simulink/Extras/Ideal Switch', [modelName sprintf('/Switch_%d', i)]);
set_param([modelName sprintf('/Switch_%d', i)], 'Ron', '0.1'); % 开关导通电阻
end
add_block('simulink/Discontinuities/PWM Generator', [modelName '/PWM_Generator']);
set_param([modelName '/PWM_Generator'], 'Frequency', num2str(PWM_Frequency));
set_param([modelName '/PWM_Generator'], 'Amplitude', '1');
set_param([modelName '/PWM_Generator'], 'PhaseDelay', '0');
set_param([modelName '/PWM_Generator'], 'SampleTime', '1e-6');
% 添加负载模块
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Fundamental Blocks/Machines/DC Machine', [modelName '/Load']);
set_param([modelName '/Load'], 'RatedVoltage', '24'); % 设置额定电压为24V
set_param([modelName '/Load'], 'RatedSpeed', '1500'); % 设置额定转速为1500rpm
% 添加传感器模块
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Fundamental Blocks/Measurements/Voltage Measurement', [modelName '/Voltage_Measurement']);
add_block('simscape/Electrical/Specialized Power Systems/Fundamental Blocks/Measurements/Current Measurement', [modelName '/Current_Measurement']);
% 添加神经网络控制器
% 假设已有一个预训练的神经网络模型 neural_network_model.mat
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Neural_Network_Controller']);
set_param([modelName '/Neural_Network_Controller'], 'MATLABFcn', 'neural_network_controller(u)');
% 添加示波器
add_block('simulink/Sinks/Scope', [modelName '/Scope']);
% 连接各模块
add_line(modelName, [modelName '/Switch_1'], [modelName '/PWM_Generator'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/PWM_Generator'], [modelName '/Load'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Load'], [modelName '/Voltage_Measurement'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Load'], [modelName '/Current_Measurement'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Voltage_Measurement'], [modelName '/Neural_Network_Controller'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Neural_Network_Controller'], [modelName '/PWM_Generator'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/State_Space_Model'], [modelName '/Scope'], 'autorouting', 'on');
% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '10');
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');
% 保存模型
save_system(modelName);
% 运行仿真
sim(modelName);设计神经网络控制器
1. 训练神经网络模型
在MATLAB命令窗口执行中，默认状态下无法直接调用人工神经网络建模功能。因此可以选择调用nntool函数或手动编写训练脚本以构建与训练神经网络模型。举个例子来说,假设有单层前馈人工神经网络（Feedforward Neural Network）,可以通过以下代码实现模型的构建与训练：
matlab
深色版本
% 加载训练数据
load training_data.mat % 假设training_data.mat包含输入输出数据集
% 创建神经网络模型
net = feedforwardnet([10]); % 一个隐含层，10个神经元
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;
% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, inputs, targets);
% 保存训练好的神经网络模型
save('neural_network_model.mat', 'net');2. 编写MATLAB Function块
在Simulink环境中配置一个MATLAB Function块，并对其进行详细配置以导入预先训练好的神经网络模型。通过这种方式可以实现对神经网络行为的实时监控和调整。例如，在双击该函数块后编辑其内容，并根据输入数据动态计算相应的控制参数以优化系统性能。
matlab
深色版本
function u = neural_network_controller(e)
% e 是输入误差信号
% u 是输出控制量
% 加载预训练的神经网络模型
load('neural_network_model.mat', 'net');
% 使用神经网络预测控制量
u = net(e);
end参数设置与仿真运行
1. 参数设置
- 逆变器：通过精确配置IGBT模块的关键参数实现稳定运行，并对PWM控制频率及占空比设置进行优化。
- 负载：根据电机运行需求设定其相应的技术参数指标，确保系统稳定运行。
- 传感器：对电压与电流传感器进行采样率与精度校准工作以提高测量准确性。
- 神经网络控制器：导入预训练的人工智能控制器模型，并将其整合至系统仿真环境中完成功能测试。
2. 仿真设置
- 请在Simulink的导航栏中选择选项：Simulation > Model Configuration Parameters。
- 请配置仿真停机时间和求解器类型（推荐使用ode45）。
3. 开始仿真
单击菜单栏中的"运行"按钮以启动仿真过程。请监控仿真结果以确保实验目标得到验证。利用Scope模块分析各物理量的变化情况（包括电压、电流等），同时观察控制器的输出。
结果分析与优化
1. 观察结果
- 通过示波器观测电压、电流的变化曲线, 考察系统运行状况.
- 考察控制器输出的控制参数(如PWM占空比), 以确定其是否达到了预期的控制效果.
- 计算系统性能指标(包括电压调节精度和响应速度等参数), 以评估所采用控制策略的有效性.
如若电压变化幅度较大，则可能反映出神经网络模型的训练效果不够理想；而若系统运行效率不高，则可以通过优化网络架构并补充更多训练样本来改善性能
2. 性能评估
- 评估系统的电压调节精确度与快速响应能力，并确保其性能处于可接受水平。
- 分析不同神经网络模型下的系统反应特性及其效率，并优化相应的控制策略以提升整体性能。
3. 参数优化
如果发现某些方面不满足要求，可以通过以下方式进行优化：
- 补充更多训练数据：通过补充更多的训练样本来增强模型的泛化能力。
- 优化网络结构：通过探索各种可能的网络层数和神经元数量组合来实现最优配置。
- 提升训练效率：使用更先进的训练算法如遗传算法和粒子群优化等来提高模型的收敛速度和精度。
实例应用：复杂神经网络控制策略
1. 复杂多级控制
在实际电力电子系统中可能存在多层次的控制系统。例如，在基于传统神经网络的基本控制系统之上增添模糊控制或PID控制器等高级控制层，则能够有效应对更为复杂的运行情境。
2. Simulink建模
- 在Simulink中引入多个控制层级，并构建一个多级控制控制器。
- 针对不同工况的情况，在逐步实施相应的控制措施。
例如，假设我们有一个两级控制系统，可以采用以下结构：
plaintext
深色版本
+-------------------+ +------------------+ +-----------------+ +--------------+
||||||||
|Inverter|----->|Load|----->|Sensors|||
|(DC to AC)|(Electrical &|(Voltage,|||||
|Mechanical)|Current)||||||
+-------------------+ +------------------+ +-----------------+ +--------------+
||
v
+------------------+
||
|Multi-Level|
|Neural Network|
|Controller|
|(Design and|
|Implementation)|
||
+------------------+
||
v
+------------------+
||
|Performance|
|Evaluation|
|(Voltage Reg.|
|, Response Time)|
||
+------------------+3. 参数优化
- 优化各级控制参数设置, 以实现系统的稳定性与快速响应之间的平衡。
- 通过仿真分析不同参数组合对系统响应的影响, 确定最佳配置方案。
总结
按照前述步骤完成任务后, 我们成功地利用Simulink平台构建了电力电子系统, 并实现了其神经网络控制策略的仿真。
下面是对本次工作的简要总结：
- 背景介绍 ：介绍了神经网络控制的基本概念及其在电力电子系统中的应用。
- 系统架构 ：详细描述了一个简单的直流-交流逆变器的神经网络控制策略仿真系统的组成和工作原理，并给出了系统架构视图。
- 建模过程 ：逐步演示了如何在Simulink中搭建神经网络控制模型，包括模块的选择、参数设置及模块间的连接。
- 神经网络控制器设计 ：展示了如何使用MATLAB训练神经网络模型，并将其集成到Simulink模型中。
- 仿真测试 ：展示了如何设置仿真参数并运行仿真，以及如何观察和分析仿真结果。
- 优化建议 ：提出了几种可能的优化方案，帮助读者进一步提升系统的神经网络控制性能，包括参数调整和复杂多级控制机制的模拟。