电压空间矢量控制简介

多电平逆变器电压空间矢量SVPWM 算法通过把逆变器和异步电机作为一个整体进行考虑，以逼近圆形旋转磁场为目标来控制逆变器输出电压，具有直流电压利用率高、输出电压波形质量好和控制灵活等优点，因而在变流系统中应用广泛。但是随着逆变器输出电平数的增加，SVPWM 算法实现的难度大幅提高，因此，通常电压空间矢量SVPWM 不太适用于五电平以内的变流系统[24，25]。

三电平逆变器电压空间矢量原理如图1-9 所示。

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图1-9　三电平逆变器矢量图

由图可见，三电平逆变器共有27 个开关状态，分别对应具有6 个大矢量、6 个中矢量、6 个小矢量和3 个零矢量，其中6 个小矢量分别各对应两个开关状态。SVPWM 在执行时需要大量而复杂的在线计算，因此在一定程度上限制了执行的效率，因而限制了逆变器开关频率的提高。虽然可以通过离线计算的方法，将预先计算好的数据存储在DSP 内存中，但是大量的内存需求是DSP 无法达到的，因此这又将影响输出PWM 的质量。

人工神经元网络已在电力电子和传动领域得到了日益广泛的应用。前馈式神经元网络基本上可以实现所有的非线性映射。如果采用并行结构的芯片来执行这种映射，例如ASIC（专用集成芯片），那么所产生的延迟基本上是可以忽略的，因此可以说是实时计算。SVPWM 技术可以看成是一种映射现象，即只要前端给出一个命令电压信号，在输出端就可以产生需要的 PWM脉冲信号，而且由于人工神经元网络具有良好的学习能力，可以改进插值计算的精确度，而不像普通查表法那样插值精度与插值算法密切相关[26]。还有一些研究文献利用电压空间矢量SVPWM 目技术对共模电压进行抑制也取得了很好的控制效果，文献[27]提出根据脉宽调制和空间矢量SVPWM 调制的关系，在载波中叠加一定的零序分量，从而达到减小共模电压的目的。该方法虽然能够起到一定的效果，但大大增加了开关频率，会产生严重的开关损耗。文献[28]分别采用基于载波和空间矢量的 PWM 方法对共模电压进行消除，取得了很好的效果，但是所提出的方法仅应用于三电平逆变器，对于更高电平的应用和实现，该文没有谈及。文献[29]提出了采用空间矢量SVPWM来消除共模电压，通过采用产生零共模电压的矢量来合成参考电压，这样所得到的逆变器输出一定不含有共模电压，并且提出了将开关状态分解然后进行标幺化的方法[30]，省去了冗余状态的选择等问题，具有一定的研究价值。但由于该方法仅由一个矢量来合成参考矢量，合成的误差很大，因此合成波形的谐波畸变率（THD）也很差。