阮景奎，周玉宁，何正龙

1.湖北汽车工业学院 湖北十堰 442002

2.十堰高周波科工贸有限公司 湖北十堰 442013

1 序言

感应加热技术具有节能、加热效率高、可控性强等优点，是先进的热处理技术，在金属工业领域得到广泛应用[1]。

杨玉岗等[2]提出一种LCLC谐振变换器，在变压器的一次侧并联一个LC支路，有效保证LLC型谐振高效率的同时，实现谐振变换器的对称双向运行；余功成等[3]提出了采用IGBT和逆变桥双重并联的扩容方法，有效地提高了大功率并联谐振型感应加热电源的稳定性和功率密度；JONATHAN ZERAD等[4]根据感应加热负载非线性的特性，设计了非线性控制器用于频率跟踪。近年来的研究表明，改进电路结构，是提高感应加热电源效率和性能的主要途径。

风电轴承是一种特殊的零件，其自身半径大、使用工况条件恶劣，对于轴承本身需具有良好的密封性、润滑性、耐冲击和可靠性，而感应加热技术正是优化该类产品工艺、提高表面质量的关键所在。本文结合风电海装高精轴承感应热处理，进行45kW的并联谐振感应加热电源电路设计，研究了电源电路的关键技术，为感应加热技术的发展助力。

2 电源电路设计

2.1 电源结构

感应加热系统由整流、滤波、逆变、负载以及控制电路等构成。整流系统经滤波后产生直流电压，通过逆变控制电路控制，把直流电压再按一定频率转换为交流电压，提供给负载，整个过程形成了经典的 AC/DC/AC 变换形式[5]。感应加热电源的基本结构组成如图1所示。

图1 感应加热电源的基本结构组成

2.2 谐振模型分析

感应加热电源谐振电路一般包括：串联谐振电路、并联谐振电路、串并联混合电路。相较于其他两种谐振电路，并联谐振电路可以空载运行，由于直流侧串联大电感，当发生过流或短路时，拓扑本身具有一定的保护能力，因此采用二阶RLC并联谐振电路作为研究对象。

并联谐振电路由电阻、电容、电感并联组成。谐振时，电压、电流同相位，电源只提供电阻所需要的有功功率。并联谐振等效电路如图2所示。

图2 并联谐振等效电路

假设交流电源E为理想电源，则负载总阻抗为

式中Z——负载总阻抗（Ω）；

R——电阻（Ω）；

L——电感（H）；

C——电容（F）。

当谐振发生时，阻抗的虚部为0，即

对于式（2），通常情况下等效电阻R很小，可忽略其对角频率ω0的影响，因此有

此时谐振电路总阻抗Z0为

式中Q——品质因素。

总电流I0为

综上分析可得，谐振发生时，负载总阻抗很大，总电流却小于各支路电流，故并联谐振又称为电流谐振。对于总阻抗Z0，可通过电阻、电容、电感进行调节，这就使负载匹配更加灵活、适应性更强。

2.3 电路设计

对用于直径4m滚道热处理的感应加热电源，设计了一种基于并联谐振电路的仿真模型。主回路中采用三相晶闸管整流，输入电源为 380V/50Hz 交流电，主要包含三相全桥相控整流部分，直流输出滤波采用大功率电感滤波，逆变桥开关管采用4个IGBT器件构成全桥理想模型，以及RLC并联谐振电路和控制电路。感应加热系统电源电路结构如图3所示，其中线路上的方点为各元器件接点。

图3 感应加热系统电源电路结构

3 控制策略设计

3.1 神经网络PID控制

以传统增量式PID算法为基础，结合神经网络的快速自适应学习能力，设计一种神经网络PID算法，通过实际与给定条件间的误差反馈补偿，从而实现自整定控制。神经网络PID控制系统结构如图4所示。

图4 神经网络PID控制系统结构

传统PID算法增量表达式为

式中u(k) ——k时刻控制量；

e(k) ——k时刻反馈误差量；

kp——比例系数；

ki——积分系数；

kd——微分系数。

对于神经网络PID控制系统，将式（7）中的kp、ki、kd视为可变参数，并且与系统状态间呈非线性关系，此时利用神经网络算法进行训练和学习，快速找到系统控制规律，确定当前时刻kp、ki、kd最佳值，式（7）可描述为

离散化的控制器控制算法如下。

Step1：令k＝1，即当前时刻为1，确定网络结构及参数。

Step2：计算k时刻采样误差e(k)＝r(k)－y(k)。

Step3：计算各层神经元的输入、输出，确定kp、ki、kd。

Step4：计算确定参数kp、ki、kd下的PID控制器输出u(k)。

Step5：进行神经网络学习，实现kp、ki、kd自整定调节。

Step6：判断误差e(k）是否满足要求，若不满足k＝k＋1，则跳转至Step2进行下一轮循环；若满足，则停止迭代。

以同一被控对象G(s)＝1/(20s＋1) 为例，传统PID和神经网络PID控制系统阶跃响应曲线对比如图5所示。

图5 传统PID和神经网络PID控制系统角阶跃响应曲线

由图5可以看出，使用神经网络PID控制器的系统出现误差时反应速度更快，有效减少了静态误差，且系统的稳态性能得到了改善。

3.2 功率调节

整流器采用三相全控整流方案，控制器采用神经网络PID功率反馈调节策略，三相全控整流方案原理如图6所示。由于整流器的输出电压脉动幅度较大，利用滤波器过滤掉交流成分，完成AC/DC转换，从而保证逆变器输入端为直流电。

图6 三相全控整流方案原理

三相桥式全控整流电路的输出电压为

式中Ud——直流电压平均值（V）；

U2——相电压有效值（V）；

α——触发移相角（rad）。

当全控制晶闸管整流桥触发移相角α改变时，整流器输出的直流电压平均值是可以控制的，从而可以控制输出功率大小。通过采样电流和电压作为反馈信号，计算给定功率与实际功率误差，利用神经网络PID进行自整定调节，可以得到新的相控角α，进而保证稳定的输出功率[6]。

4 仿真与验证

按照图3感应加热系统电源电路原理图搭建MATLAB模型进行仿真验证，输入电压380V，输出功率45kW，其他电路元件参数见表1。

表1 感应加热系统电源电路参数

经试验得到负载端电流、电压、输出功率波形，如图7～图9所示。

由图7、图8可知，负载电压为正弦波、电流为方波，直流侧相当于电流源，符合并联谐振电路特点，且无杂波，输出电压、电流稳定。

图7 负载电流波形

图8 负载电压波形

由图9可知，感应电源输出功率稳定在45kW，符合最初设计要求。

图9 输出功率波形

5 结束语

为实现设备工作高效运行，降低无功损耗，对并联谐振感应加热电源结构及电路进行了理论分析。通过电压、电流采样，使用神经网络PID算法，将给定功率与实际功率进行比对，实现闭环反馈。通过调节移相角α，改变直流侧电压值，从而达到功率调节的目的。最后利用MATLAB SimuLation进行仿真验证，结果表明感应加热电源电路输出电压、电流及功率稳定，符合最初设计要求。