SlideShare a Scribd company logo
1 of 16
Download to read offline
単相PWMコンバータにおける
出力電圧のデッドビート制御
(本名)
(学校名)
1
単相PWMコンバータの制御系
2
従来のPI制御による出力電圧制御
制御帯域: 10 Hz 零点: 2 Hz
制御帯域: 20 Hz 零点: 4 Hz
応答性を改善するため
制御帯域を上げる
→ リプル電圧の影響で
入力電流が歪む
負荷電流𝑖𝑜 0 A → 3 A
電源電圧𝑣𝑎𝑐 AC100 V 50 Hz
平滑コンデンサ𝐶 2200 μF
出力電圧指令値 300 V
5 V/div
10 A/div
5 V/div
10 A/div
50 ms/div
50 ms/div
入力電流の歪みを無くしつつ
高速応答を実現する出力電圧
制御方法を提案
3
入力電流
出力電圧
入力電流
出力電圧
出力電圧制御系のプラントの離散時間モデル
𝑖𝑑𝑐[𝑘] ≡
1
𝑇 𝑘𝑇
𝑘+1 𝑇
𝑖𝑑𝑐(𝑡) 𝑑𝑡
𝑘 ∈ ℤ
𝑖𝑜[𝑘] ≡
1
𝑇 𝑘𝑇
𝑘+1 𝑇
𝑖𝑜(𝑡) 𝑑𝑡
𝑣𝑑𝑐[𝑘] ≡ 𝑣𝑑𝑐(𝑘𝑇)
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 𝑇 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 +
𝑇
𝐶
𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘
+
1
𝐶 𝑘𝑇
𝑘+1 𝑇
𝑖𝑑𝑐 𝑡 − 𝑖𝑜(𝑡) 𝑑𝑡
4
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
出力電圧デッドビート制御則の構成
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 +
𝑇
𝐶
𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘
プラントの離散時間モデル:
1ステップ先の制御量𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 が指令値𝑣𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 と一致するような操作量𝑖𝑑𝑐 𝑘 を与える.
従って,𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓[𝑘] = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 とし,式(5)より𝑖𝑑𝑐 𝑘 について解くと
𝑖𝑑𝑐 𝑘 =
𝐶
𝑇
𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑜 𝑘
負荷電流𝑖𝑜 𝑘 は外乱オブザーバにより推定する.
𝑖𝑜 [𝑘 + 1] = 𝑖𝑜 𝑘 とし,式(5)より𝑖𝑜 [𝑘 + 1]について解くと
𝑖𝑜 [𝑘 + 1] =
𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘
𝑖𝑜 [𝑘] =
𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 1 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 1
𝑧−1
= 𝑒−𝑇𝑠
ZOH =
1 − 𝑒−𝑇𝑠
𝑠
5
(5)
(6)
(7)
(8)
シミュレーション結果
6
負荷電流𝑖𝑜 0 A → 3 A
電源電圧𝑣𝑎𝑐 AC100 V 50 Hz
平滑コンデンサ𝐶 2200 μF
出力電圧指令値 300 V
出力電流リミッタ ±5A
5 V/div
10 A/div
入力電流
出力電圧
50 ms/div
提案した出力電圧デッドビート制御の利点
• 出力電圧制御の高速応答化
• 電源の半周期ごとにおける入力電流の歪みが無い
• 負荷変化に対してロバスト
• 最適なパラメータの設定が容易
• 制御則の構成が簡単
• ハードウェア的な変更が無く適用できる
• 遅延器が1つのみ,演算周期が電源の半周期毎のみであり,計算リソースが軽量
• むだ時間補償用のオブザーバは必要としない
まとめ
制御周期を電源周波数の2倍に同期させることで,出力電圧のリプルによる電流制
御系への干渉を無くしつつ,デッドビート制御により短時間で指令値に整定が可能
な出力電圧制御を実現できる.
7
補足資料① 電源周波数相違に対するロバスト性
8
電源周波数 50 Hz 𝑇 = 1 ÷ 50 ÷ 2 = 0.01 電源周波数 50 Hz 𝑇 = 1 ÷ 60 ÷ 2 ≅ 0.0083
電源周波数 60 Hz 𝑇 = 1 ÷ 50 ÷ 2 = 0.01
• 50 Hz/60 Hz両対応としたい場合,
𝑇 はPLLにより取得し可変パラメータとするとなお良い.
𝑖𝑑𝑐 (制御器出力)
補足資料② 平滑コンデンサ容量変化に対するロバスト性
9
平滑コンデンサ容量真値=モデル×0.8 平滑コンデンサ容量真値=モデル×0.7
平滑コンデンサ容量真値=モデル×0.6
• 電源周波数に対する𝑇に相違がない場合,平滑コンデ
ンサの真値がモデルの値の0.75倍以下となると不安定
となる.
𝑖𝑑𝑐 (制御器出力)
補足資料③ モデル化誤差に対する安定性
10
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 +
𝑇
𝐶
𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘
𝑖𝑑𝑐 𝑘 =
𝐶𝑚
𝑇𝑚
𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑜 𝑘
𝑖𝑜 [𝑘] =
𝐶𝑚
𝑇𝑚
𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 1 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 1
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 +
𝑇
𝐶
𝑖𝑑𝑐 𝑘
𝑊 =
𝑇
𝐶
とし,式(9)をz変換すると
𝑧𝑣𝑑𝑐(𝑧) = 𝑣𝑑𝑐(𝑧) + 𝑊𝑖𝑑𝑐(𝑧)
𝑣𝑑𝑐(𝑧) =
𝑊
𝑧 − 1
𝑖𝑑𝑐 𝑧
:プラント
:制御器
:外乱オブザーバ
𝑖𝑜 𝑘 = 𝑖𝑜 𝑘 , 𝑊
𝑚 =
𝑇𝑚
𝐶𝑚
とし,式(6),(8)より
𝑖𝑑𝑐 𝑘 =
1
𝑊
𝑚
𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 + 𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 1 − 2𝑣𝑑𝑐[𝑘] + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 1
指令値𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓から制御量𝑣𝑑𝑐までの閉ループパルス伝達関数を求める.
式(12)をz変換すると
𝑖𝑑𝑐(𝑧) =
1
𝑊
𝑚
𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧 + 𝑧−1
𝑣𝑑𝑐 𝑧 − 2𝑣𝑑𝑐 𝑧 + 𝑧−1
𝑖𝑑𝑐(𝑧)
𝑖𝑑𝑐(𝑧) =
1
𝑊
𝑚(𝑧 − 1)
𝑧𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧 − (2𝑧 − 1)𝑣𝑑𝑐 𝑧
式(11),(14)より
𝑣𝑑𝑐 𝑧 =
𝑊
𝑧 − 1
∙
1
𝑊
𝑚(𝑧 − 1)
𝑧𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧 − (2𝑧 − 1)𝑣𝑑𝑐 𝑧
𝑣𝑑𝑐 𝑧
𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧
=
𝑊𝑧
𝑊
𝑚𝑧2 − 2 𝑊
𝑚 − 𝑊 𝑧 + 𝑊
𝑚 − 𝑊
従って,パルス伝達関数は
𝑣𝑑𝑐 𝑧
𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧
=
1
𝑧
となり,𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓が1ステップ後に𝑣𝑑𝑐へ反映されるようなデッドビート応答
となることを示す.
特性方程式の根,すなわち極が単位円内に収まることで安定となるため
𝑊
𝑚 − 𝑊 ± 𝑊(𝑊 − 𝑊
𝑚)
𝑊
𝑚
< 1
が成り立ち,これを求めると安定条件は
𝑊 = 𝑊
𝑚のとき,式(16)は
3
4
<
𝑊
𝑚
𝑊
(5)
(9)
(10)
(11)
(6)
(8)
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
(18)
(19)
外乱𝑖𝑜 𝑘 = 0として
補足資料④ 状態フィードバック制御としての極配置
11
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 +
𝑇
𝐶
𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘
𝑖𝑑𝑐 𝑘 = −𝐹𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐹𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘
𝑖𝑑𝑐 𝑘 を入力とし,ゲイン𝐹による状態フィードバックでサーボ系を構成
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 −
𝑇
𝐶
𝐹𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐹𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘
= 1 −
𝑇
𝐶
𝐹 𝑣𝑑𝑐 𝑘 −
𝑇
𝐶
𝐹𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 +
𝑇
𝐶
𝑖𝑜 𝑘
デッドビート制御となるように極を0に配置するため
1 −
𝑇
𝐶
𝐹 = 0
𝐹 =
𝐶
𝑇
𝑖𝑑𝑐 𝑘 = −
𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 +
𝐶
𝑇
𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘
𝑖𝑑𝑐 𝑘 =
𝐶
𝑇
(𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 ) + 𝑖𝑜 𝑘
=
𝐶
𝑇
(𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 )
外乱𝑖𝑜 𝑘 を相殺するフィードフォワード項を追加すると
(5)
(20)
(21)
(22)
(23)
(24)
式(23)より,式(20)は
(6)
補足資料⑤ 最小次元オブザーバとしての極配置
12
𝑖𝑜 𝑘 + 1 = 𝑖𝑜 𝑘
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 +
𝑇
𝐶
𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘
𝑖𝑜 𝑘 = 𝑖𝑑𝑐 𝑘 −
𝐶
𝑇
(𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 )
𝑖𝑜 𝑘 + 1 = 𝑖𝑜 𝑘 + 𝐺(𝑖𝑜 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘 )
= 1 − 𝐺 𝑖𝑜 𝑘 + 𝐺𝑖𝑑𝑐 𝑘 −
𝐺𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 +
𝐺𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘
ζ 𝑘 = 𝑖𝑜 𝑘 +
𝐺𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘
ζ 𝑘 + 1 = 𝑖𝑜 𝑘 + 1 +
𝐺𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1
= 1 − 𝐺 𝑖𝑜 𝑘 + 𝐺𝑖𝑑𝑐 𝑘 +
𝐺𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘
= 1 − 𝐺 𝑖𝑜 𝑘 +
𝐺𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 +
𝐺2
𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐺𝑖𝑑𝑐 𝑘
= 1 − 𝐺 ζ 𝑘 +
𝐺2
𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐺𝑖𝑑𝑐 𝑘
1 − 𝐺 = 0
デッドビートオブザーバとなるように極を0に配置するため
𝐺 = 1
オブザーバゲイン𝐺とし,最小次元オブザーバを構成
𝑖𝑜を0次外乱として
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 を消去するため,ζにより次のように変数変換する
従って,最小次元デッドビートオブザーバは
ζ 𝑘 + 1 =
𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘
𝑖𝑜 𝑘 = ζ 𝑘 −
𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘
𝑖𝑜 [𝑘] =
𝐶
𝑇
𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 1 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 1
(5)
(25)
(26)
(27)
(28)
(29)
(30)
(31)
(32)
(33)
(8)
補足資料⑥ 電圧制御器出力(出力電流平均値) 𝑖𝑑𝑐から電流
指令値𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓への変換について
13
入出力電力が等しいとすると
𝑉
𝑎𝑐𝐼𝑎𝑐 = 𝑣𝑑𝑐𝑖𝑑𝑐
𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓 =
2𝑣𝑑𝑐 sin 𝜔𝑡
𝑉
𝑎𝑐
𝑖𝑑𝑐
𝑖𝑎𝑐 = 𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓 = 2𝐼𝑎𝑐 sin 𝜔𝑡 とすると
𝐼𝑎𝑐 =
𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓
2 sin 𝜔𝑡
𝑉
𝑎𝑐
𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓
2 sin 𝜔𝑡
= 𝑣𝑑𝑐𝑖𝑑𝑐
𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓について解くと
(34)
(35)
(36)
(37)
補足資料⑦ 実際の構成(無効電力補償を含めた構成)
14
補足資料⑧ コムフィルタを適用した制御器との類似性
15
参考文献 [1] A. Prodic, Jingquan Chen, R.W. Erickson, D. Maksimovic: “Self-tuning digital comb filter for PFC applications”,
IEEE 28th Annual Conference of the Industrial Electronics Society. IECON 02 pp.220-225, 2002
• 出力電圧のリプルの周波数成分をコムフィルタによりカット
しつつ制御帯域を広げることで高速応答を可能とする手法
が提案されている[1].
• ゼロ次ホールドはコムフィルタに積分器を組み合わせたも
のと同様な周波数特性を持つ.
• デッドビート制御器そのものは2自由度P制御と同形である.
• 定常偏差の抑制法として積分補償かフィードフォワード補償
かが両者の大きな相違点である.
補足資料⑨ シミュレーションに用いた全体の回路・ブロック線図
16

More Related Content

What's hot

PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA)
PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA)PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA)
PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA)Akihiro Nitta
 
Risk based portfolio with large dynamic covariance matrices
Risk based portfolio with large dynamic covariance matricesRisk based portfolio with large dynamic covariance matrices
Risk based portfolio with large dynamic covariance matricesKei Nakagawa
 
楞嚴經修學法要_講記
楞嚴經修學法要_講記楞嚴經修學法要_講記
楞嚴經修學法要_講記虛空 鄭
 
GARCHSKモデルを用いた条件付き固有モーメントの実証分析
GARCHSKモデルを用いた条件付き固有モーメントの実証分析GARCHSKモデルを用いた条件付き固有モーメントの実証分析
GARCHSKモデルを用いた条件付き固有モーメントの実証分析Kei Nakagawa
 
Sejn 071 dzek slejd - pobunjenici i devojka (www.balkanka.eu
Sejn 071   dzek slejd - pobunjenici i devojka (www.balkanka.euSejn 071   dzek slejd - pobunjenici i devojka (www.balkanka.eu
Sejn 071 dzek slejd - pobunjenici i devojka (www.balkanka.euBalkanski Posetilac
 
[PRML勉強会資料] パターン認識と機械学習 第3章 線形回帰モデル (章頭-3.1.5)(p.135-145)
[PRML勉強会資料] パターン認識と機械学習 第3章 線形回帰モデル (章頭-3.1.5)(p.135-145)[PRML勉強会資料] パターン認識と機械学習 第3章 線形回帰モデル (章頭-3.1.5)(p.135-145)
[PRML勉強会資料] パターン認識と機械学習 第3章 線形回帰モデル (章頭-3.1.5)(p.135-145)Itaru Otomaru
 
PRML輪読#7
PRML輪読#7PRML輪読#7
PRML輪読#7matsuolab
 
わかりやすいパターン認識 4章
わかりやすいパターン認識 4章わかりやすいパターン認識 4章
わかりやすいパターン認識 4章Motokawa Tetsuya
 
MLaPP 5章 「ベイズ統計学」
MLaPP 5章 「ベイズ統計学」MLaPP 5章 「ベイズ統計学」
MLaPP 5章 「ベイズ統計学」moterech
 
Off policy evaluation
Off policy evaluationOff policy evaluation
Off policy evaluationMasa61rl
 
PRML輪読#8
PRML輪読#8PRML輪読#8
PRML輪読#8matsuolab
 
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来Hidekazu Oiwa
 
演習II.第1章 ベイズ推論の考え方 Part 2.スライド
演習II.第1章 ベイズ推論の考え方 Part 2.スライド演習II.第1章 ベイズ推論の考え方 Part 2.スライド
演習II.第1章 ベイズ推論の考え方 Part 2.スライドWataru Shito
 
統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)
統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)
統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)Kota Mori
 
SVMについて
SVMについてSVMについて
SVMについてmknh1122
 
PRML輪読#12
PRML輪読#12PRML輪読#12
PRML輪読#12matsuolab
 
クラスタリング
クラスタリングクラスタリング
クラスタリングWakamatz
 
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律英文校正エディテージ
 

What's hot (20)

PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA)
PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA)PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA)
PRML 12-12.1.4 主成分分析 (PCA) / Principal Component Analysis (PCA)
 
Risk based portfolio with large dynamic covariance matrices
Risk based portfolio with large dynamic covariance matricesRisk based portfolio with large dynamic covariance matrices
Risk based portfolio with large dynamic covariance matrices
 
楞嚴經修學法要_講記
楞嚴經修學法要_講記楞嚴經修學法要_講記
楞嚴經修學法要_講記
 
Prml07
Prml07Prml07
Prml07
 
GARCHSKモデルを用いた条件付き固有モーメントの実証分析
GARCHSKモデルを用いた条件付き固有モーメントの実証分析GARCHSKモデルを用いた条件付き固有モーメントの実証分析
GARCHSKモデルを用いた条件付き固有モーメントの実証分析
 
Sejn 071 dzek slejd - pobunjenici i devojka (www.balkanka.eu
Sejn 071   dzek slejd - pobunjenici i devojka (www.balkanka.euSejn 071   dzek slejd - pobunjenici i devojka (www.balkanka.eu
Sejn 071 dzek slejd - pobunjenici i devojka (www.balkanka.eu
 
[PRML勉強会資料] パターン認識と機械学習 第3章 線形回帰モデル (章頭-3.1.5)(p.135-145)
[PRML勉強会資料] パターン認識と機械学習 第3章 線形回帰モデル (章頭-3.1.5)(p.135-145)[PRML勉強会資料] パターン認識と機械学習 第3章 線形回帰モデル (章頭-3.1.5)(p.135-145)
[PRML勉強会資料] パターン認識と機械学習 第3章 線形回帰モデル (章頭-3.1.5)(p.135-145)
 
PRML輪読#7
PRML輪読#7PRML輪読#7
PRML輪読#7
 
わかりやすいパターン認識 4章
わかりやすいパターン認識 4章わかりやすいパターン認識 4章
わかりやすいパターン認識 4章
 
MLaPP 5章 「ベイズ統計学」
MLaPP 5章 「ベイズ統計学」MLaPP 5章 「ベイズ統計学」
MLaPP 5章 「ベイズ統計学」
 
Off policy evaluation
Off policy evaluationOff policy evaluation
Off policy evaluation
 
PRML輪読#8
PRML輪読#8PRML輪読#8
PRML輪読#8
 
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
 
From mcmc to sgnht
From mcmc to sgnhtFrom mcmc to sgnht
From mcmc to sgnht
 
演習II.第1章 ベイズ推論の考え方 Part 2.スライド
演習II.第1章 ベイズ推論の考え方 Part 2.スライド演習II.第1章 ベイズ推論の考え方 Part 2.スライド
演習II.第1章 ベイズ推論の考え方 Part 2.スライド
 
統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)
統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)
統計的学習の基礎 5章前半(~5.6)
 
SVMについて
SVMについてSVMについて
SVMについて
 
PRML輪読#12
PRML輪読#12PRML輪読#12
PRML輪読#12
 
クラスタリング
クラスタリングクラスタリング
クラスタリング
 
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
査読コメントに回答する時の、3つの黄金律
 

Similar to 単相PWMコンバータにおける出力電圧のデッドビート制御

モータの回転数を検知する
モータの回転数を検知するモータの回転数を検知する
モータの回転数を検知するKazu
 
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第5章
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第5章ITエンジニアのための機械学習理論入門 第5章
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第5章Isao Takaesu
 
電源回路のデバイスモデリングとLTspiceを活用したノイズシミュレーション
電源回路のデバイスモデリングとLTspiceを活用したノイズシミュレーション電源回路のデバイスモデリングとLTspiceを活用したノイズシミュレーション
電源回路のデバイスモデリングとLTspiceを活用したノイズシミュレーションTsuyoshi Horigome
 
東京都市大学 データ解析入門 6 回帰分析とモデル選択 1
東京都市大学 データ解析入門 6 回帰分析とモデル選択 1東京都市大学 データ解析入門 6 回帰分析とモデル選択 1
東京都市大学 データ解析入門 6 回帰分析とモデル選択 1hirokazutanaka
 
PRML復々習レーン#9 6.3-6.3.1
PRML復々習レーン#9 6.3-6.3.1PRML復々習レーン#9 6.3-6.3.1
PRML復々習レーン#9 6.3-6.3.1sleepy_yoshi
 
Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会
Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会
Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会Taikai Takeda
 
ラビットチャレンジレポート 機械学習
ラビットチャレンジレポート 機械学習ラビットチャレンジレポート 機械学習
ラビットチャレンジレポート 機械学習ssuserf4860b
 
PRML Chapter 5 (5.0-5.4)
PRML Chapter 5 (5.0-5.4)PRML Chapter 5 (5.0-5.4)
PRML Chapter 5 (5.0-5.4)Shogo Nakamura
 
ロボット家電と制御 Domestic robotics: mechanisms and control
ロボット家電と制御 Domestic robotics: mechanisms and controlロボット家電と制御 Domestic robotics: mechanisms and control
ロボット家電と制御 Domestic robotics: mechanisms and controlYoichi Yamazaki
 
20030203 doctor thesis_presentation_makotoshuto
20030203 doctor thesis_presentation_makotoshuto20030203 doctor thesis_presentation_makotoshuto
20030203 doctor thesis_presentation_makotoshutoMakoto Shuto
 
ディジタル信号処理の課題解説
ディジタル信号処理の課題解説ディジタル信号処理の課題解説
ディジタル信号処理の課題解説noname409
 
スパースモデリングによる多次元信号・画像復元
スパースモデリングによる多次元信号・画像復元スパースモデリングによる多次元信号・画像復元
スパースモデリングによる多次元信号・画像復元Shogo Muramatsu
 
昇圧チョッパ回路
昇圧チョッパ回路昇圧チョッパ回路
昇圧チョッパ回路Hideki Yoshida
 
PSpiceを活用した降圧回路と昇圧回路入門
PSpiceを活用した降圧回路と昇圧回路入門PSpiceを活用した降圧回路と昇圧回路入門
PSpiceを活用した降圧回路と昇圧回路入門Tsuyoshi Horigome
 
LTspiceを活用した整流回路シミュレーション
LTspiceを活用した整流回路シミュレーションLTspiceを活用した整流回路シミュレーション
LTspiceを活用した整流回路シミュレーションTsuyoshi Horigome
 

Similar to 単相PWMコンバータにおける出力電圧のデッドビート制御 (20)

モータの回転数を検知する
モータの回転数を検知するモータの回転数を検知する
モータの回転数を検知する
 
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第5章
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第5章ITエンジニアのための機械学習理論入門 第5章
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第5章
 
電源回路のデバイスモデリングとLTspiceを活用したノイズシミュレーション
電源回路のデバイスモデリングとLTspiceを活用したノイズシミュレーション電源回路のデバイスモデリングとLTspiceを活用したノイズシミュレーション
電源回路のデバイスモデリングとLTspiceを活用したノイズシミュレーション
 
東京都市大学 データ解析入門 6 回帰分析とモデル選択 1
東京都市大学 データ解析入門 6 回帰分析とモデル選択 1東京都市大学 データ解析入門 6 回帰分析とモデル選択 1
東京都市大学 データ解析入門 6 回帰分析とモデル選択 1
 
PRML復々習レーン#9 6.3-6.3.1
PRML復々習レーン#9 6.3-6.3.1PRML復々習レーン#9 6.3-6.3.1
PRML復々習レーン#9 6.3-6.3.1
 
Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会
Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会
Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会
 
PRML_from5.1to5.3.1
PRML_from5.1to5.3.1PRML_from5.1to5.3.1
PRML_from5.1to5.3.1
 
ラビットチャレンジレポート 機械学習
ラビットチャレンジレポート 機械学習ラビットチャレンジレポート 機械学習
ラビットチャレンジレポート 機械学習
 
PRML Chapter 5 (5.0-5.4)
PRML Chapter 5 (5.0-5.4)PRML Chapter 5 (5.0-5.4)
PRML Chapter 5 (5.0-5.4)
 
ロボット家電と制御 Domestic robotics: mechanisms and control
ロボット家電と制御 Domestic robotics: mechanisms and controlロボット家電と制御 Domestic robotics: mechanisms and control
ロボット家電と制御 Domestic robotics: mechanisms and control
 
20030203 doctor thesis_presentation_makotoshuto
20030203 doctor thesis_presentation_makotoshuto20030203 doctor thesis_presentation_makotoshuto
20030203 doctor thesis_presentation_makotoshuto
 
レポート1
レポート1レポート1
レポート1
 
ディジタル信号処理の課題解説
ディジタル信号処理の課題解説ディジタル信号処理の課題解説
ディジタル信号処理の課題解説
 
スパースモデリングによる多次元信号・画像復元
スパースモデリングによる多次元信号・画像復元スパースモデリングによる多次元信号・画像復元
スパースモデリングによる多次元信号・画像復元
 
昇圧回路
昇圧回路昇圧回路
昇圧回路
 
昇圧チョッパ回路
昇圧チョッパ回路昇圧チョッパ回路
昇圧チョッパ回路
 
EW-610B_Datasheet
EW-610B_DatasheetEW-610B_Datasheet
EW-610B_Datasheet
 
PRML4.3
PRML4.3PRML4.3
PRML4.3
 
PSpiceを活用した降圧回路と昇圧回路入門
PSpiceを活用した降圧回路と昇圧回路入門PSpiceを活用した降圧回路と昇圧回路入門
PSpiceを活用した降圧回路と昇圧回路入門
 
LTspiceを活用した整流回路シミュレーション
LTspiceを活用した整流回路シミュレーションLTspiceを活用した整流回路シミュレーション
LTspiceを活用した整流回路シミュレーション
 

単相PWMコンバータにおける出力電圧のデッドビート制御

  • 3. 従来のPI制御による出力電圧制御 制御帯域: 10 Hz 零点: 2 Hz 制御帯域: 20 Hz 零点: 4 Hz 応答性を改善するため 制御帯域を上げる → リプル電圧の影響で 入力電流が歪む 負荷電流𝑖𝑜 0 A → 3 A 電源電圧𝑣𝑎𝑐 AC100 V 50 Hz 平滑コンデンサ𝐶 2200 μF 出力電圧指令値 300 V 5 V/div 10 A/div 5 V/div 10 A/div 50 ms/div 50 ms/div 入力電流の歪みを無くしつつ 高速応答を実現する出力電圧 制御方法を提案 3 入力電流 出力電圧 入力電流 出力電圧
  • 4. 出力電圧制御系のプラントの離散時間モデル 𝑖𝑑𝑐[𝑘] ≡ 1 𝑇 𝑘𝑇 𝑘+1 𝑇 𝑖𝑑𝑐(𝑡) 𝑑𝑡 𝑘 ∈ ℤ 𝑖𝑜[𝑘] ≡ 1 𝑇 𝑘𝑇 𝑘+1 𝑇 𝑖𝑜(𝑡) 𝑑𝑡 𝑣𝑑𝑐[𝑘] ≡ 𝑣𝑑𝑐(𝑘𝑇) 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 𝑇 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑇 𝐶 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘 + 1 𝐶 𝑘𝑇 𝑘+1 𝑇 𝑖𝑑𝑐 𝑡 − 𝑖𝑜(𝑡) 𝑑𝑡 4 (1) (2) (3) (4) (5)
  • 5. 出力電圧デッドビート制御則の構成 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑇 𝐶 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘 プラントの離散時間モデル: 1ステップ先の制御量𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 が指令値𝑣𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 と一致するような操作量𝑖𝑑𝑐 𝑘 を与える. 従って,𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓[𝑘] = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 とし,式(5)より𝑖𝑑𝑐 𝑘 について解くと 𝑖𝑑𝑐 𝑘 = 𝐶 𝑇 𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑜 𝑘 負荷電流𝑖𝑜 𝑘 は外乱オブザーバにより推定する. 𝑖𝑜 [𝑘 + 1] = 𝑖𝑜 𝑘 とし,式(5)より𝑖𝑜 [𝑘 + 1]について解くと 𝑖𝑜 [𝑘 + 1] = 𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 𝑖𝑜 [𝑘] = 𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 1 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 1 𝑧−1 = 𝑒−𝑇𝑠 ZOH = 1 − 𝑒−𝑇𝑠 𝑠 5 (5) (6) (7) (8)
  • 6. シミュレーション結果 6 負荷電流𝑖𝑜 0 A → 3 A 電源電圧𝑣𝑎𝑐 AC100 V 50 Hz 平滑コンデンサ𝐶 2200 μF 出力電圧指令値 300 V 出力電流リミッタ ±5A 5 V/div 10 A/div 入力電流 出力電圧 50 ms/div
  • 7. 提案した出力電圧デッドビート制御の利点 • 出力電圧制御の高速応答化 • 電源の半周期ごとにおける入力電流の歪みが無い • 負荷変化に対してロバスト • 最適なパラメータの設定が容易 • 制御則の構成が簡単 • ハードウェア的な変更が無く適用できる • 遅延器が1つのみ,演算周期が電源の半周期毎のみであり,計算リソースが軽量 • むだ時間補償用のオブザーバは必要としない まとめ 制御周期を電源周波数の2倍に同期させることで,出力電圧のリプルによる電流制 御系への干渉を無くしつつ,デッドビート制御により短時間で指令値に整定が可能 な出力電圧制御を実現できる. 7
  • 8. 補足資料① 電源周波数相違に対するロバスト性 8 電源周波数 50 Hz 𝑇 = 1 ÷ 50 ÷ 2 = 0.01 電源周波数 50 Hz 𝑇 = 1 ÷ 60 ÷ 2 ≅ 0.0083 電源周波数 60 Hz 𝑇 = 1 ÷ 50 ÷ 2 = 0.01 • 50 Hz/60 Hz両対応としたい場合, 𝑇 はPLLにより取得し可変パラメータとするとなお良い. 𝑖𝑑𝑐 (制御器出力)
  • 9. 補足資料② 平滑コンデンサ容量変化に対するロバスト性 9 平滑コンデンサ容量真値=モデル×0.8 平滑コンデンサ容量真値=モデル×0.7 平滑コンデンサ容量真値=モデル×0.6 • 電源周波数に対する𝑇に相違がない場合,平滑コンデ ンサの真値がモデルの値の0.75倍以下となると不安定 となる. 𝑖𝑑𝑐 (制御器出力)
  • 10. 補足資料③ モデル化誤差に対する安定性 10 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑇 𝐶 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘 𝑖𝑑𝑐 𝑘 = 𝐶𝑚 𝑇𝑚 𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑜 𝑘 𝑖𝑜 [𝑘] = 𝐶𝑚 𝑇𝑚 𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 1 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 1 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑇 𝐶 𝑖𝑑𝑐 𝑘 𝑊 = 𝑇 𝐶 とし,式(9)をz変換すると 𝑧𝑣𝑑𝑐(𝑧) = 𝑣𝑑𝑐(𝑧) + 𝑊𝑖𝑑𝑐(𝑧) 𝑣𝑑𝑐(𝑧) = 𝑊 𝑧 − 1 𝑖𝑑𝑐 𝑧 :プラント :制御器 :外乱オブザーバ 𝑖𝑜 𝑘 = 𝑖𝑜 𝑘 , 𝑊 𝑚 = 𝑇𝑚 𝐶𝑚 とし,式(6),(8)より 𝑖𝑑𝑐 𝑘 = 1 𝑊 𝑚 𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 + 𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 1 − 2𝑣𝑑𝑐[𝑘] + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 1 指令値𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓から制御量𝑣𝑑𝑐までの閉ループパルス伝達関数を求める. 式(12)をz変換すると 𝑖𝑑𝑐(𝑧) = 1 𝑊 𝑚 𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧 + 𝑧−1 𝑣𝑑𝑐 𝑧 − 2𝑣𝑑𝑐 𝑧 + 𝑧−1 𝑖𝑑𝑐(𝑧) 𝑖𝑑𝑐(𝑧) = 1 𝑊 𝑚(𝑧 − 1) 𝑧𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧 − (2𝑧 − 1)𝑣𝑑𝑐 𝑧 式(11),(14)より 𝑣𝑑𝑐 𝑧 = 𝑊 𝑧 − 1 ∙ 1 𝑊 𝑚(𝑧 − 1) 𝑧𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧 − (2𝑧 − 1)𝑣𝑑𝑐 𝑧 𝑣𝑑𝑐 𝑧 𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧 = 𝑊𝑧 𝑊 𝑚𝑧2 − 2 𝑊 𝑚 − 𝑊 𝑧 + 𝑊 𝑚 − 𝑊 従って,パルス伝達関数は 𝑣𝑑𝑐 𝑧 𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑧 = 1 𝑧 となり,𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓が1ステップ後に𝑣𝑑𝑐へ反映されるようなデッドビート応答 となることを示す. 特性方程式の根,すなわち極が単位円内に収まることで安定となるため 𝑊 𝑚 − 𝑊 ± 𝑊(𝑊 − 𝑊 𝑚) 𝑊 𝑚 < 1 が成り立ち,これを求めると安定条件は 𝑊 = 𝑊 𝑚のとき,式(16)は 3 4 < 𝑊 𝑚 𝑊 (5) (9) (10) (11) (6) (8) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) 外乱𝑖𝑜 𝑘 = 0として
  • 11. 補足資料④ 状態フィードバック制御としての極配置 11 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑇 𝐶 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘 𝑖𝑑𝑐 𝑘 = −𝐹𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐹𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 𝑖𝑑𝑐 𝑘 を入力とし,ゲイン𝐹による状態フィードバックでサーボ系を構成 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 𝑇 𝐶 𝐹𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐹𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘 = 1 − 𝑇 𝐶 𝐹 𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 𝑇 𝐶 𝐹𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 + 𝑇 𝐶 𝑖𝑜 𝑘 デッドビート制御となるように極を0に配置するため 1 − 𝑇 𝐶 𝐹 = 0 𝐹 = 𝐶 𝑇 𝑖𝑑𝑐 𝑘 = − 𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐶 𝑇 𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 𝑖𝑑𝑐 𝑘 = 𝐶 𝑇 (𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 ) + 𝑖𝑜 𝑘 = 𝐶 𝑇 (𝑉𝑑𝑐𝑟𝑒𝑓 𝑘 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 ) 外乱𝑖𝑜 𝑘 を相殺するフィードフォワード項を追加すると (5) (20) (21) (22) (23) (24) 式(23)より,式(20)は (6)
  • 12. 補足資料⑤ 最小次元オブザーバとしての極配置 12 𝑖𝑜 𝑘 + 1 = 𝑖𝑜 𝑘 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑇 𝐶 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘 𝑖𝑜 𝑘 = 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝐶 𝑇 (𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 ) 𝑖𝑜 𝑘 + 1 = 𝑖𝑜 𝑘 + 𝐺(𝑖𝑜 𝑘 − 𝑖𝑜 𝑘 ) = 1 − 𝐺 𝑖𝑜 𝑘 + 𝐺𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 𝐺𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 + 𝐺𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 ζ 𝑘 = 𝑖𝑜 𝑘 + 𝐺𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 ζ 𝑘 + 1 = 𝑖𝑜 𝑘 + 1 + 𝐺𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 = 1 − 𝐺 𝑖𝑜 𝑘 + 𝐺𝑖𝑑𝑐 𝑘 + 𝐺𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 = 1 − 𝐺 𝑖𝑜 𝑘 + 𝐺𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐺2 𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐺𝑖𝑑𝑐 𝑘 = 1 − 𝐺 ζ 𝑘 + 𝐺2 𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝐺𝑖𝑑𝑐 𝑘 1 − 𝐺 = 0 デッドビートオブザーバとなるように極を0に配置するため 𝐺 = 1 オブザーバゲイン𝐺とし,最小次元オブザーバを構成 𝑖𝑜を0次外乱として 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 1 を消去するため,ζにより次のように変数変換する 従って,最小次元デッドビートオブザーバは ζ 𝑘 + 1 = 𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 𝑖𝑜 𝑘 = ζ 𝑘 − 𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 𝑖𝑜 [𝑘] = 𝐶 𝑇 𝑣𝑑𝑐 𝑘 − 1 − 𝑣𝑑𝑐 𝑘 + 𝑖𝑑𝑐 𝑘 − 1 (5) (25) (26) (27) (28) (29) (30) (31) (32) (33) (8)
  • 13. 補足資料⑥ 電圧制御器出力(出力電流平均値) 𝑖𝑑𝑐から電流 指令値𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓への変換について 13 入出力電力が等しいとすると 𝑉 𝑎𝑐𝐼𝑎𝑐 = 𝑣𝑑𝑐𝑖𝑑𝑐 𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓 = 2𝑣𝑑𝑐 sin 𝜔𝑡 𝑉 𝑎𝑐 𝑖𝑑𝑐 𝑖𝑎𝑐 = 𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓 = 2𝐼𝑎𝑐 sin 𝜔𝑡 とすると 𝐼𝑎𝑐 = 𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓 2 sin 𝜔𝑡 𝑉 𝑎𝑐 𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓 2 sin 𝜔𝑡 = 𝑣𝑑𝑐𝑖𝑑𝑐 𝑖𝑎𝑐𝑟𝑒𝑓について解くと (34) (35) (36) (37)
  • 15. 補足資料⑧ コムフィルタを適用した制御器との類似性 15 参考文献 [1] A. Prodic, Jingquan Chen, R.W. Erickson, D. Maksimovic: “Self-tuning digital comb filter for PFC applications”, IEEE 28th Annual Conference of the Industrial Electronics Society. IECON 02 pp.220-225, 2002 • 出力電圧のリプルの周波数成分をコムフィルタによりカット しつつ制御帯域を広げることで高速応答を可能とする手法 が提案されている[1]. • ゼロ次ホールドはコムフィルタに積分器を組み合わせたも のと同様な周波数特性を持つ. • デッドビート制御器そのものは2自由度P制御と同形である. • 定常偏差の抑制法として積分補償かフィードフォワード補償 かが両者の大きな相違点である.