你好。在本视频中，我们将展示如何设计和模拟功率因数校正的数字控制算法。
在这里，我们使用Simscape Electrical和Simulink中的模块建模了典型的有源功率因数校正设置。让我们看看模型的不同元素。我们有一个120V有效值的交流电源连接到二极管桥式整流器。该整流器连接到一个数字控制升压转换器和额定400V的阻性负载。
我们在这个名为Controls的子系统中建立了数字控制算法的模型。我们可以看出，该算法是一个级联控制回路架构。外回路控制负载电压，内回路控制电感电流。
我们的控制算法计算一个PWM信号，驱动升压转换器的MOSFET。在这个视频中，我们将不讨论被动元件的大小。我们将使用模型中已经存在的电感和电容参数值，但重要的是要注意，我们可以轻松地更改这些值，运行模拟并观察变化。因此，我们可以使用该仿真模型为无源组件选择最优参数值，但我们这里的重点是数字控制算法。
在该模型中，控制器的PI增益设置为初始猜测。这些增益值不能提供最好的功率因数校正。我们可以通过运行模型看到这一点。在这幅图中，我们看到线路电压为黄色，线路电流为蓝色。电流波形显示谐波的存在，导致功率因数较差。因此，我们需要重新调整控制器，以获得更好的功率因数校正。
我们的工作流程如下:我们将首先调优内环以获得当前循环的最优PID增益。内环调优后，我们将调优外电压环以计算电压环PI控制器的增益。
为了进行调整，我们需要获得一个线性植物动力学模型。对于内环，我们需要获得从PWM占空比到电感电流的动态。我们将使用Simulink控制设计中的线性分析工具来做到这一点。有了这个工具，我们可以通过进行交流扫描来估计模型的频率响应。我们需要在适当的工作点或偏置点周围进行交流扫描。为了进行交流扫描，我们必须将交流电压源替换为直流电源。
该模型在直流工作点工作，直流电压源为120V，稳态占空比为0.72 [AT1]，保持恒定的直流输出为400V。
我们可以通过分别将这些信号标记为输入和输出线性化点来指定我们对从PWM占空比到电感电流的动态感兴趣。仿真在~0.15秒左右达到稳态，因此我们将在达到稳态时开始频响估计。接下来，我们指定将固定步长正弦流输入注入模型，采样时间为0.2微秒。我们将扫频范围从10Hz设置为15kHz，信号振幅设置为0.036，以确保在工作范围内有足够的激励。我们选择这个信号振幅足够小，不会让我们离开我们的工作点。
然后我们开始频响估计。对模型进行了仿真，并计算了装置的频率响应。我们将把它导出到MATLAB工作区，用于PI控制器调优。
在接下来的步骤中，我们在控制子系统中设置了电流PI控制器，参考和测量电感电流在闭环中运行。
接下来，我们通过按块对话框中的调谐按钮来调谐PI控制器块的增益。这将启动PID调谐器，试图自动线性化植物。因为在这个模型中，我们有不连续性，如mosfet和PWM开关，模型不能线性化分析。但是，这是可以的因为这正是我们之前进行频响估计的原因。我们现在可以简单地将PID调谐器指向估计的频率响应。
PID调谐器使用该频率响应来计算PI增益，以提供快速和稳定的系统闭环操作。我们可以使用滑块来调整带宽和相位裕度。我们将调整约3.760 kHz的带宽和60度的相位裕度，以保持稳健的电流参考跟踪。
我们现在可以计算PI增益，并在模型的PI块中更新它们。
随着内部电流回路的调谐，我们将重复这一过程来调谐外部电压回路。在控制子系统中，这里的常数块1表示电感电流请求。在我们最终的模型中，这个信号将由外部电压环计算。对于外部回路的调整，我们的输入线性化点是这个信号，输出线性化点是输出电压信号。
仿真在0.4秒左右达到稳态，所以我们会告诉线性分析工具在0.4秒左右开始频响估计。我们将固定步长正弦流信号采样时间设置为0.2微秒，交流频率扫描范围从10Hz到5kHz。微扰的振幅设置为0.1以确保足够的激发。我们现在可以运行该工具并计算调优外环的频率响应。
接下来，就像我们对内环所做的一样，我们将用电压PI控制器设置外环控制子系统，并通过启动PID调谐器开始整定。同样，类似于我们对内环的处理方式，我们导入先前估计的频率响应来计算PI增益。电压环比内电流环慢，所以我们将带宽设置在55 Hz左右，并保持相位裕度在60度。有了这个选择的带宽，控制器将遵循参考电压，同时拒绝整流交流电源的120Hz振荡。
然后用计算得到的增益更新电压PI控制器。为了验证非线性模型中的性能，让我们运行参考电压的阶跃变化。仿真结果表明，该控制器具有鲁棒性。
现在让我们把电压源切换回原来的交流电网并运行模拟。
我们可以看到，电感电流和输出电压剖面显示良好的参考跟踪。从交流电网绘制的线电流类似于一个完美的正弦波，比我们在控制器调优之前的电流配置文件要好得多。我们看到谐波的减少，从而提供了更好的功率因数。
总之，在本视频中，我们展示了如何在Simulink中模拟、设计和调优用于功率因数校正的数字控制算法。设计完成后，下一步是从Controls子系统生成代码，部署到嵌入式控制器上，并在物理设备上进行测试。视频到此结束。
