这是用户在 2024-5-6 21:47 为 https://app.immersivetranslate.com/pdf-pro/cc3d555e-966c-4964-80ae-d25cb161bcef 保存的双语快照页面，由 沉浸式翻译 提供双语支持。了解如何保存？
2024_05_06_e258c26f1e11195cbf7cg


具有快速动态响应和高精度的三相 PWM 整流器无电网电压传感器预测电流控制装置


李春杰、胡建宁、赵明伟

 摘要


为了改善传统直接功率控制下存在积分漂移和直流偏差、动态响应差的纯积分计算，提出了一种无电网电压传感器的三相 PWM 整流器预测电流控制策略。在无电压传感器控制算法中，通过引入带阻滤波器反馈来解决直流偏置问题，构建了改进的虚拟磁通观测器。此外，针对两步预测中电压矢量选择算法不准确的问题，引入了拉格朗日插值法，使预测电流更加准确。实验结果验证了采用所提策略的三相 PWM 整流器可以实现高功率因数、高预测精度，并改善系统的动态性能。

Index Terms-Lagrange interpolation, predictive current control, three phase PWM rectifier, virtual flux observer, voltage sensorless.

 I.引言


在电动汽车和航空航天工业等特定应用领域，具有安全性、可靠性和高功率密度的电力电子变流器受到越来越多的关注。三相 PWM 整流器是中高功率电力电子设备的理想选择[1]。当电力电子转换系统在复杂的工况和恶劣的环境下运行时，传感器可能会出现故障，导致系统性能下降，甚至系统瘫痪[2]。为了提高安全性和可靠性，本文提出了一种不带电网电压传感器的三相 PWM 整流器。此外，该 PWM 整流器还具有较高的功率因数 [3]、[4]。在具体应用中，控制性能需要进一步提高。

为解决传统三相整流器矢量控制 [5], [6] 中动态响应弱和功率纹波大的问题，首次提出了模型预测控制（MPC），并将其应用于整流器 [7]，用于抑制功率纹波。然而，功率预测精度有待提高。一般来说，直接功率控制通常与预测控制相结合，以实现更好的功率控制。有人提出了一种具有占空比控制功能的模型预测直接功率控制（MPDPC）[8]、[9]，以降低平均开关频率和瞬时功率脉动。在 [10] 中，使用了强制两个非零电压矢量交替的方法来提高功率跟踪精度，但功率仍会受到较大的扰动。

为了实现电力电子设备的轻量化和小型化 [11]，使用了无电网侧电压传感器，但是 MPDPC 依赖于电网的电压和电流参数 [12]，[13]。因此，需要引入电压观测器来代替传感器硬件。

大多数电压观测器采用面向虚拟磁通量的控制[14]，其中，传统的虚拟磁通量是通过直接对电压矢量进行纯积分计算求得的，但这会导致积分漂移和直流偏差。使用一阶低通滤波器（FOLP）[15] 代替纯积分计算，可以不选择积分的初始值。然而，它存在振幅误差和相位误差 [16]。为了减小误差，[17]、[18] 等文献在 FOLP 滤波器中加入了补偿增益，[19]-[21] 等文献提出了交叉补偿，这两种方法都可以消除直流偏置问题。为解决传统虚拟磁通量的缺陷，[22][25] 提出了使用二阶广义积分器的虚拟磁通量观测器，该观测器在平衡和不平衡电网电压下都能实现令人满意的控制，但在跟踪 信号时存在静态误差。为了提高观测精度，[26]-[28]中提出了使用二阶低通（SOLP）滤波器的虚拟磁通量观测器，它能有效解决积分偏移问题。然而，SOLP 滤波器无法消除磁通量观测器中的直流分量。在 SOLP 滤波器中加入二阶带通滤波器 [29]，可以从虚拟通量中提取基波信号，提高预测精度。因此，电压-磁通观测器的性能还有待提高。

在上述分析的基础上，本文提出了一个

图 1.PWM 整流器的主电路。

改进的虚拟磁通模型预测电流控制（VFMPCC）策略。该策略为基于 SOLP 滤波器的虚拟磁通量观测器引入了带阻滤波器反馈。通过抑制重构电压矢量中的直流分量，电压估计精度得以大幅提高。然后，利用瞬时功率理论，建立目标成本函数以最小化功率误差，进而得出目标预测电流。针对信号滞后问题，采用两步预测电流法进行补偿，同时引入拉格朗日插值法修正预测电压值，提高预测精度。最后，改进的 VF-MPCC 与基于虚拟磁通的直接功率控制（VF-DPC）进行了实验验证。实验结果证明，改进型 VF-MPCC 的控制性能在功率纹波、动态响应和预测精度方面都有所提高。

本文结构如下。第二节介绍了 PWM 整流器的数学模型、电网电压估算和改进型虚拟磁通观测器的建模。第三节分析了 PWM 整流器的预测控制策略，包括电流模型预测控制策略和新的电压矢量预测。第四节介绍并分析了所有实验结果。最后，第五节得出结论。


II.利用电网电压传感器建立系统模型


A.PWM 整流器模型


三相 PWM 整流电路如图 1 所示。 和 是理想电网电压； 和 是电网侧等效电阻和滤波电感； 和 是电网侧相电流； 和 是交流侧电压； 是直流侧电容器； 是直流侧负载电流； 是直流侧负载电阻； 是直流侧母线电压。

根据两相固定坐标系的变换原理， 轴上三相 PWM 整流器的数学模型为 [19]：

图 2.改进型虚拟磁通量观测器的结构。

其中， 和 分别为 和 轴上的网侧电压和电流分量； 和 分别为 和 轴上的 侧电压分量； 和 分别为两相固定坐标系中的开关函数值。

为了消除网侧三相电压传感器，[30] 提出了虚拟磁通概念。由于虚拟磁通量矢量 滞后于网侧电压矢量 ，因此可以通过对网侧电压矢量进行积分，忽略内阻 ，得到虚拟磁通量表达式如下：


B.电网电压估算


根据 (2) 以及磁通量矢量 和 之间的关系，可得

从 (3) 和 (4) 可以得到电网电压的角度和幅值，它们与磁通量 有关。因此，电压矢量估计的准确性取决于虚拟磁通。


C.带带阻滤波器反馈的虚拟流量观测器模型


传统的虚拟磁通量观测器在 坐标系中直接计算 侧电压分量的纯积分。然而，计算结果会受到积分起始值选择的严重影响。这很可能导致积分漂移、输出饱和以及引入直流分量造成直流偏置。为了减少上述问题的影响，本文提出了一种虚拟磁通量观测器，它引入了带阻滤波器的反馈环节，以实现纯积分效果，并能抑制重建电压中的直流分量。其结构图如图 2 所示。

SOLP 滤波器的传递函数 和传递函数

图 2 中的带阻滤波器 的函数说明如下：

其中， 是 SOLP 滤波器的增益，此处取 等于基频角频率 ， 是阻尼系数。A 取为传递函数 输出振幅的倒数。

从图 2 中可以得出如下结论：

将传递函数 和 代入 (7)，可写成

当 等于 1 时，由 (8) 得出的虚拟磁通量观测器的传递函数可写成

由 (9) 可知，SOLP 滤波器的改进传递函数可表示为

将 代入（9），对（10）进行频率特性分析，结果如下：

由（11）可知，改进的虚拟通量可以达到纯积分的效果，并解决了由于初始积分值选择不当而导致的积分偏移问题。改进后的虚拟通量与纯积分计算的输出通量的比较如图 3 所示。从图 3 中可以发现，改进的虚拟通量算法计算出的虚拟通量沿零轴波动，其在一个周期内的平均值约为 0。

图 4 显示了 FOLP 滤波器、SOLP 滤波器和拟议方法分别得到的 Bode 图和虚拟通量圆。从图 4(a)和(b)中可以看出，在滤波器的基本原理上

图 3.纯整合虚拟通量与改进虚拟通量的比较。
(a)
(b)
(c)

图 4.博德图和虚拟通量圆。(a) 幅值特性。(b) 相位特征。(c) 三种方法的虚拟通量轨迹图。

，改进型 VF 的相位特性与普通 SOLP 相同，改进型 VF 的幅值特性曲线下移。从图 4（c）可以看出，通量圆的起始点位于通量圆的中心，但在 FOLP 滤波器的控制下，得到的通量圆并不稳定，启动过冲非常大。与 SOLP 滤波器相比

由于采用了拟议的控制方法，初始直流分量较小。


III.预测控制策略


A.预测电流控制策略


根据瞬时功率理论 [25]，瞬时功率计算表达式为

将（4）代入（12）可以得到

由于采样周期大大短于电网基波周期，内阻 可以忽略不计，因此由（1）可得 时刻的电流离散值为

对 (13) 求导，经过离散化处理后，可得到 时刻的瞬时功率预测值[28]：

为实现最小瞬时功率误差，目标成本函数定义如下

当 和 时，可以实现瞬时功率误差的最小化。那么， 时刻的电流预测值可求得如下：
 地点

将 (17) 代入 (14) 即可得出：

但在实际系统中，信号处理不可能瞬间完成，可能会造成一个开关周期的信号滞后。为了补偿这一信号滞后，采用了两步预测法，即在 时刻再向后预测一拍，以达到补偿的目的。(13) 的二阶导数和离散化可以写为

此时，目标成本函数可重新定义为

通过 和 ，可使瞬时功率误差最小。然后，就可以求出 时刻的电流预测值，如下所示：
 地点

时刻，新的电压矢量值为


B.新电压矢量预测


由于 时刻的电网电压矢量值无法直接获得，而在传统的预测控制中，通常认为 。但是，当电网侧电压周期与采样周期相差很小时，就会带来很大的误差。本文提出在整流器中使用拉格朗日插值法来预测电网电压矢量 ，如 ，以提高电压矢量的精度。拉格朗日插值法的数学公式为

图 5.改进型 VF-MPCC 控制图。
  .

令 ， 时刻的函数可描述为

那么 时刻的网格矢量值可以表示为

将 (27) 代入 (22)，可以得到 时刻更精确的电压矢量值，如下所示：

通过前面的分析，可以得到基于拉格朗日插值的改进型 VF-MPCC PWM 整流器的控制图，如图 5 所示。

 IV.实验结果


为了验证改进后的 VF-MPCC 方法，利用 Typhoon 半物理实验平台给出了实验结果。为了全面比较整流器的控制性能，给出了参数相同的 VF-DPC 和改进型 VF-MPCC 的实验比较。整流器的实验参数如表 I 所示。

带 VFDPC 和改进型 VF-MPCC 的 PWM 整流器稳态实验波形如图 6 所示。其中，电网侧电压和输入电流基本同相，输出电压稳定在 。A 相电压和
 表 I

主要试验参数
Symbol Parameters Values
Grid voltage
 额定频率
 滤波器电感
 直流链路电容器
 负载侧电阻器
 直流链路电压
 额定输出功率
 开关频率
(a)
(b)
(c)
(d)

图 6.稳态下 VF-DPC 和 VF-MPCC 的实验结果 (a) 采用 VF-DPC 的 A 相电压 、A 相电流 和直流链路电压 。(b) 采用改进型 VF-MPCC 的 A 相电压 、A 相电流 和直流链路电压 。(c) 采用 VF-DPC 的 A 相电流总谐波失真。(d) 采用改进型 VF-MPCC 的 A 相电流总谐波失真。

图 6（b）显示了采用改进型 VFMPCC 的电网电流、直流链路输出电压和电流，可以看出电网侧电压和电流保持同相。图 6（a）中电网电流的总谐波失真（THD）波形如图 6（c）所示，该波形是 通过功率分析仪测量的。图 6（b）中电网电流的总谐波失真波形如图 6（d）所示， 。与采用 VF-DPC 的图 6(a)和(c)相比，采用改进型 VF-MPCC 的电网电流 THD 更低。
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)

图 7.使用 VF-DPC 和改进型 VFMPCC 在变负载条件下的动态实验波形。(a) 采用 VF-DPC 的三相电流。(b) 采用改进型 VF-MPCC 的三相电流。(c) 采用 VF-DPC 的直流链路电压 ( ) 和电流 波形。(d) 采用改进型 VF-MPCC 的直流链路电压 ( ) 和电流 。(e) 采用 VF-DPC 的有功和无功功率波形。(f) 采用改进型 VF-MPCC 的有功和无功功率波形。

图 7 显示了 VFDPC 和改进型 VF-MPCC 在从半负载到全负载的可变负载条件下的动态实验波形。图 7(a) 显示了 VF-DPC 的三相动态电流波形。图 7(b) 显示了改进型 VF-MPCC 的三相动态电流波形。从图 7(a)和(b)可以看出，在改进型 VF-MPCC 策略下，电网电流的动态响应速度更快。采用 VF-DPC 的直流侧输出电压和电流波形如图 7（c）所示。改进型 VF-MPCC 的直流侧输出电压和电流波形如图 7（d）所示。与 VF-DPC 相比，在拟议的 VF-MPCC 策略中，变负载时的 侧压降更小，动态响应时间更短。图 7(e) 显示了 VFDPC 控制下的有功功率和无功功率波形，其中功率纹波较大。图 7(f) 显示了改进型 VF-MPCC 的有功功率和无功功率波形，其中功率纹波非常小。因此，拟议的 VF-MPCC 具有很强的抑制扰动的能力。

交流侧线电压波形和无电压传感器时的估计电压波形分别如图 8 所示。 -用 VF-DPC 估算的 AB 相交流侧线电压波形如图 8（a）所示。用改进型 VF-MPCC 估算的 AB 相交流侧线电压波形如图 8（b）所示。从图 8(a)和(b)中可以看出，与使用 VF-DPC 的线电压波形相比，使用拟议 VF-MPCC 的线电压波形扰动和谐波更少。图 8（c）显示了电网电压和采用 VF-DPC 的电压观测器的输出结果，从图中可以看出，电压观测器估计的 A 相电压 与实际电网电压 之间存在明显误差。图 8（d）显示了电网电压和改进型 VF-MPCC 电压观测器估计的电压。从图 8(d) 可以看出，估计电压与实际电网电压基本完全重合，所提出的策略有效地提高了整个系统的预测精度。

图 9 显示了不同工作功率下 VF-MPCC 和改进型 VF-DPC 的功率因数。从图 9 中可以看出，采用拟议的 VF-MPCC 后，系统功率因数几乎保持在 0.9999。

表 II 列出了 VF-DPC 与改进型 VFMPCC 的比较。从表 II 可以看出，拟议的 VF-MPCC 有效改善了稳态电流总谐波失真和功率因数，以及三相 PWM 整流器的动态响应时间。

此外，在弱电网条件下，VF-DPC 和改进型 VF-MPCC 验证了系统的稳定性，如图 10 所示。图 10 分别给出了 SCR（短路比） （对应于 ）和 SCR （对应于 ）时的实验波形。在 SCR 时，VFDPC 和改进型 VF-MPCC 下 A 相的估计电压 、输入电流和实际电网电压 的波形见图 10(a)和(b)。从图 10(a)和(b)可以看出，在两种控制方法下，实际电网电压都存在较大的扰动、
(a)
(b)
(c)
(d)

图 8.无电网电压传感器算法验证波形。(a) 利用 VF-DPC 估算的交流侧线电压 ( )。(b) 利用 VF-MPCC 估算的交流侧线电压 ( )。(c) 采用 VF-DPC 的电网电压 和电压观测器输出 ( ) 波形。(d) 采用改进型 VF-MPCC 的电网电压 和电压观测器输出 波形。

图 9.不同功率下 VF-MPCC 和 VF-DPC 的功率因数。

估计的电压和输入电流基本上是同相位的。当 SCR = 1 时，波形如图 10(c)和(d)所示。从图 10（c）和（d）可以看出，实际电网电压的扰动比 时的扰动大，估计电压和输入电流的波形基本同相。
 表 II

VF-DPC 与 VF-MPCC 的定量比较
 评估参数 VF-DPC VF-MPCC

稳态电流 THD

稳态功率因数 		0.9947 0.9999

可变负载响应时间

输出电压稳态误差
(a)
(b)
(c)
(d)

图 10.弱电网条件下 VF-DPC 和 VF-MPCC 的实验结果。(a) 在可控硅上使用 VF-DPC 的 A 相电压 、A 相电流 和 A 相估计电压 。 (b) 在 上使用改进型 VF-MPCC 的 A 相电压 、A 相电流 和 A 相估计电压 ( ) 。(c) 在可控硅 上使用 VF-DPC 的 A 相电压 、 A 相电流 和 A 相估计电压 。 (d) 在可控硅 上使用 VF-MPCC 的 A 相电压 、 A 相电流 和 A 相估计电压 。

电流仍保持同相。因此，在没有电网侧电压传感器、独立于电网侧电压信息的控制策略下，系统在弱电网条件下的稳定性得到了有效改善。

 V.结论


本文提出了一种带有带阻滤波器反馈的改进型 VF-MPCC 。带阻滤波器用于抑制虚拟磁通观测器的直流分量，比传统的基于纯积分的计算更为精确。基于拉格朗日插值法，两步预测算法中的电压矢量选择误差得到了补偿。从稳态性能、动态响应和电压预测精度三个方面对改进型 VF-MPCC 与之前的 VF-DPC 进行了比较。实验结果表明，改进型 VF-MPCC 具有良好的稳态和动态性能、较低的电流总谐波失真（THD）、相同采样频率下较高的预测精度以及在弱电网条件下较高的稳定性。因此，用于无电网电压传感器 PWM 整流器的改进型 VF-MPCC 是降低硬件成本、提高系统性能的最佳解决方案之一。

 参考文献


[1] A. Rahoui、A. Bechouche、H. Seddiki 和 D. O. Abdeslam，"电网电压估计用于无交流电压传感器的三相 PWM 整流器控制"，载于《电气与电子工程师学会电力电子学论文集》，第 33 卷，第 1 期，第 859-875 页，2018 年 1 月。

[2] F. Zidani、D. Diallo、M. E. H. Benbouzid 和 E. Berthelot，"感应电机驱动中的速度传感器故障诊断"，2007 年电气和电子工程师学会国际电机与驱动会议论文集，土耳其安塔利亚，2007 年，第 1680-1684 页。

[3] K. Jing、C. Liu 和 X. Lin，"三相 PWM 整流器电流矢量的离散动态预测控制"，《电气工程与技术学报》，第 16 卷第 7 期，第 267-276 页，2021 年 1 月。

[4] R. -J.Wai and Y. Yang, "Design of backstepping direct power control for three-phase PWM rectifier," in IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 55, no.3, pp.2019.

[5] O. Abdel-Rahim 和 H. Wang，"基于模型预测控制 MPPT 技术的新型光伏系统高增益 DC-DC 转换器"，《CPSS 电力电子与应用论文集》，第 5 卷，第 2 期，第 191-200 页，2020 年 6 月。

[6] X. Xiao、Y. Zhang、J. Wang 和 H. Du，"基于功率平衡机制的 PWM 整流逆变系统改进模型预测控制方案"，载于《IEEE 工业电子学报》，第 63 卷第 8 期，第 5197-5208 页，2016 年 8 月。

[7] P. CortÉs、J. RodrÍguez、P. Antoniewicz 和 M. Kazmierkowski，"使用预测控制的 AFE 直接功率控制"，载于《IEEE 电力电子技术论文集》，第 23 卷，第 5 期，第 2516-2523 页，2008 年 9 月。5, pp.

[8] A. M. Bozorgi、H. Gholami-Khesht、M. Farasat、S. Mehraeen 和 M. Monfared，"基于模糊占空比调制的三相并网变流器模型预测直接功率控制"，《电气与电子工程师学会工业应用论文集》，第 54 卷，第 5 期，第 4875-4885 页，2018 年 9-10 月。5，第 4875-4885 页，2018 年 9-10 月。

[9] Y. Zhang, Y. Peng, and C. Qu, "Model predictive control and direct power control for PWM rectifiers with active power ripple minimization," in IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 52, no. 6, pp.2016.

[10] S. Yan："使用扩展无功功率的改进型双矢量预测直接功率控制"，《2020 年 IEEE 第 9 届国际电力电子与运动控制会议（IPEMC2020ECCE）论文集》，中国南京，2020 年，第 3166-3173 页。

[11] T. Na, X. Yuan, J. Tang, and Q. Zhang, "A review of on-board integrated electric vehicles charger and a new single-phase integrated charger," in CPSS Transactions on Power Electronics and Applications, vol. 4, no.4，第 288-298 页，2019 年 12 月。

[12] B. Hu, L. Kang, J. Liu, J. Zeng, S. Wang, and Z. Zhang, "Model pedictive direct power control with fixed switching frequency and computational amount reduction," in IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics, vol. 7, no. 2, pp.

[13] X. Wang, X. Liu, Z. Mo, J. Wen, and B. Xia, "Novel model predictive direct power control strategy for grid-connected three-level inverter," in IET Power Electronics, vol. 13, no. 16, pp.

[14] S. Yan、Y. Yang、S. Y. Hui 和 F. Blaabjerg，"脉宽调制转换器直接功率控制综述"，载于《IEEE 电力电子技术论文集》，第 36 卷，第 10 期，第 11984-12007 页，2021 年 10 月。

[15] K. Y. Tao, Q. Wu, L. Wang, and W. Tang, "Voltage sensorless predictive direct power control of three-phase PWM converters," in IET Power Electronics, vol. 9, no.5，第 1009-1018 页，2016 年 4 月。

[16] J. G. Norniella、M. J. Cano 和 A. G. Orcajo，"三相有源整流器直接功率控制中耦合电感在线估计的解析和迭代算法"，《IEEE 电力电子技术论文集》，第 26 卷，第 11 期，第 3298-3307 页，2011 年 11 月。

[17] Y. Cho 和 K. -B.Lee, "Virtual-flux-based predictive direct power control of three-phase PWM rectifiers with fast dynamic response," in IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 31, no.4，第 3348-3359 页，2016 年 4 月。

[18] J. -C.Kim 和 S. Kwak，"提高畸变输入电压条件下性能的模型预测虚拟磁通控制"，《IEEE Access》，第 6 卷，第 34921-34933 页，2018 年 6 月。

[19] A. M. Razali、M. A. Rahman、G. George 和 N. A. Rahim，"用于并网三相 PWM AC-DC 转换器虚拟磁通量直接功率控制的新型开关查找表的分析和设计"，《IEEE 工业应用论文集》，第 51 卷，第 2 期，第 1189-1200 页，2015 年 3-4 月。

[20] A. Jabbarnejad、S. Vaez-Zadeh 和 M. Khalilzadeh，"具有快速动态和高电能质量的基于虚拟流量的并网变流器 DPC"，《IECON 2019 - 第 45 届 IEEE 工业电子学会年会论文集》，葡萄牙里斯本，2019 年，第 40314036 页。

[21] H. Shi、X. Rong、P. Tuo、Y. Yao 和 Z. Gong，"基于虚拟流量的 VSR 的模型预测直接功率控制与优化开关顺序"，《IEEE Access》，第 10 卷，第 38272-38283 页，2022 年 3 月。

[22] Y. K. Tao, Q. H. Wu, W. H. Tang, and L. Wang, "Voltage sensorless predictive direct power control for renewable energy integration under grid fault conditions," in Proceedings of 2015 IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT ASIA), Bangkok, Thailand, 2015, pp.

[23] S. Djabali、M. A. H. Ali 和 A. Ammar："基于二阶广义积分器的 PWM 整流器改进型虚拟通量-直接功率控制"，《2020 年国际电气工程会议（ICEE）论文集》，土耳其伊斯坦布尔，2020 年，第 1-6 页。

[24] Y. Zhang, Z. Wang, J. Jiao, and J. Liu, "Grid-voltage sensorless model predictive control of three-phase PWM rectifier under unbalanced and distorted grid voltages," in IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 35, no. 8, pp.

[25] S. Djabali、M. A. H. Ali 和 A. Ammar："使用改进的虚拟磁通量估算器对畸变网络下的 PWM 整流器进行无电压传感器直接功率控制"，《阿尔及利亚信号与系统期刊》，第 6 卷，第 1 期，第 32-40 页，2021 年 3 月。

[26] H. Li、M. Lin、M. Yin、J. Ai 和 W. Le："基于三矢量的低复杂度模型预测直接功率控制策略，适用于无电压传感器的 PWM 整流器"，载于《IEEE 电力电子新兴选题期刊》，第 7 卷第 1 期，第 240-251 页，2019 年 3 月。

[27] H. Zhang、X. Zhu、J. Shi、L. Tan、C. Zhang 和 K. Hu："基于虚拟磁通延迟补偿算法的无电网电压传感器 PWM 整流器研究"，载于《IEEE 电力电子技术论文集》，第 34 卷，第 1 期，第 849-862 页，2019 年 1 月。

[28] C. Dang、F. Wang、X. Tong、D. Liu、X. Mu 和 W. Song，"用于维也纳整流器的改进型无电压传感器模型预测直接功率控制"，《2021 年 IEEE 第一届国际电力电子与应用研讨会（PEAS）论文集》，中国上海，2021 年，第 页。

[29] R. Zhang, T. Hao, and C. Jia, "On-line monitoring of filter inductance suitable for voltage sensor-less direct power control," in Proceedings of Technology and Technology and Technology.

2020 年 IEEE/IAS 亚洲工业和商业电力系统 (I&CPS)，中国威海，2020 年，第 1309-1314 页

[30] M. Malinowski、M. Jasinski 和 M. P. Kazmierkowski，"使用空间矢量调制（DPC-SVM）的三相 PWM 整流器的简单直接功率控制"，《IEEE 工业电子技术》，第 51 卷，第 2 期，第 447-454 页，2004 年 4 月。

李春杰分别于 2008 年和 2011 年获得中国青岛山东科技大学电气工程学士和硕士学位。2016 年，她在南京航空航天大学获得电力电子与电气传动专业博士学位。

2016 年，她加入中国徐州江苏师范大学电气工程与自动化学院，现任讲师。自 2021 年以来，她一直担任副教授。她目前的研究兴趣包括电力电子学和电机驱动系统控制。

Jianing Hu 于 2021 年获得中国邯郸河北工程大学电气工程学士学位。自 2021 年以来，他一直在中国徐州江苏师范大学攻读硕士学位。他的专业研究领域是电力电子应用。

赵明伟 2004 年获得中国南京理工大学机械 与电气一体化专业学士学位，2012 年获得中国南京航空航天大学电力电子与电力传动专业硕士学位，目前正在攻读 2016 年上海大学控制科学与工程专业博士学位。

他还是中国徐州江苏师范大学电气工程与自动化学院讲师。他的研究兴趣包括新型电力电子驱动技术和机器人系统。

  1. 2022 年 12 月 14 日收到手稿；2023 年 2 月 24 日和 5 月 11 日修改；2023 年 6 月 11 日接受。发表日期：2023 年 9 月 30 日；当前版本日期：2023 年 9 月 5 日。本研究部分得到国家自然科学基金（51707085）、徐州市科技计划项目（KC22006）和江苏师范大学研究生科研实践创新计划（2022XKT0153）的资助。(通讯作者：赵明伟）。

    C.Li 和 J. Hu 现就职于江苏师范大学电气工程系，中国徐州 221116（电子邮箱：1cj_85@163.com; 2020211632@jsnu.edu.cn）。

    M.赵明，江苏师范大学电气工程系，中国徐州 221116；上海大学机电工程与自动化学院，中国上海 200444（电子邮箱：xznu_zmw@jsnu.edu.cn）。

    数字对象标识符 10.24295/CPSSTPEA.2023.00037