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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种三电平ANPC逆变器自适应容错控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118748504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410866048.4，技术领域涉及：H02M1/32；该发明授权一种三电平ANPC逆变器自适应容错控制方法是由徐帅;李国华;马光同;任冠州;姚春醒设计研发完成，并于2024-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三电平ANPC逆变器自适应容错控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三电平ANPC逆变器自适应容错控制方法，具体为：基于故障开关管对输出电压矢量的影响，对逆变器容错模式进行分类，分为丢失零电平和保留零电平容错模式；计算两种容错模式下逆变器输出电压矢量最大调制度，判断逆变器系统是否需要降额运行；针对保留零电平的容错模式，采用占空比调制的模型预测电流控制策略，利用虚拟零电压矢量合成的方法，解决逆变器中点电压不平衡问题；针对丢失零电平的容错模式，设计能代表容错控制性能指标的代价函数，并采用神经网络优化代价函数的权重因子。本发明通过针对逆变器的不同容错模式，采取相应的模型预测控制优化方法，实现了逆变器开路故障自适应容错控制，提升了逆变器系统的可靠性。

本发明授权一种三电平ANPC逆变器自适应容错控制方法在权利要求书中公布了：1.一种三电平ANPC逆变器自适应容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于故障开关管对输出电压矢量的影响，对逆变器容错模式进行分类，分为丢失零电平和保留零电平容错模式；开关管Tx1-Tx4故障下，逆变器无法输出正电平P或负电平N，逆变器运行于保留零电平容错模式，开关管Tx5-Tx6故障下，逆变器无法输出零电平OU或OL，逆变器运行于丢失零电平容错模式； S2：计算两种容错模式下逆变器输出电压矢量最大调制度，判断逆变器系统是否需要降额运行； S3：针对保留零电平的容错模式，采用占空比调制的模型预测电流控制策略，利用虚拟零电压矢量合成的方法，解决逆变器中点电压不平衡问题； S3.1：定义保留零电平容错模式下模型预测电流控制的代价函数J，表示为： 其中，idk+1、iqk+1分别为下一时刻d轴和q轴的预测电流，分别表示d轴和q轴的参考电流，λdc表示模型预测电流控制中点电压平衡的权重因子，uc1k+1、uc2k+1分别为下一时刻预测的逆变器上下电容电压，Imax为容错模式下允许输出最大电流的幅值； S3.2：采用占空比调制的模型预测电流控制策略，在6个小矢量，即ONN、OON、ONO、OPP、OOP、OPO中，通过定义的代价函数J选出一个最优的小矢量Vopt1，另一个电压矢量固定选择为零矢量V0，即OOO； S3.3：通过q轴电流无差拍原理来计算小矢量Vopt1的占空比γopt1，计算零矢量V0的占空比为1-γopt1； S3.4：采取一对互补小矢量Vn,Vp来合成虚拟零电压矢量U0，以降低容错模式下逆变器中点电压波动； S3.5：三对互补小矢量ONN,OPP、OON,OOP和ONO,OPO作为备选矢量用来合成虚拟零电压矢量U0，三对小矢量作用下的中点电流io分别为ia、-ib和-ic，通过判断逆变器上下电容电压的偏差uer和互补小矢量作用下的中点电流io来选择一对互补小矢量，表示为： uer×io＜0 S3.6：选择一对合适的互补小矢量Vn,Vp来合成虚拟零矢量U0，以代替零矢量V0，表示为： U0t0＝V0t0＝Vnt0+Vpt02 S3.7：计算对应小矢量的占空比，根据小矢量作用次序及作用时间通过PWM原理完成电压矢量占空比分配，控制开关管通断完成容错控制； S4：针对丢失零电平的容错模式，设计能代表容错控制性能指标的代价函数，并采用神经网络优化代价函数的权重因子； S4.1：确定丢失零电平容错模式下控制目标，容错控制目标包括参考电流跟踪、中点电压平衡和开关频率降低； S4.2：为实现丢失零电平容错模式下逆变器中点电压的平衡，使用预测的上下电容电压来定义代价函数Jdc为： Jdc＝uc1k+1-uc2k+12 S4.3：对中点电压的平衡能力量化，直流母线上下电容电压偏差定义为： uerk＝uc1k-uc2k 其中，uerk表示当前k时刻的直流母线上下电容电压的偏差，Ts表示一个采样周期，N表示一个采样周期内采样点总数，Vag表示中点电压的平均偏差； S4.4：为降低逆变器开关频率，通过开关状态变换的次数来定义代价函数Jsw为： Jsw＝|Sak+1-Sak|+|Sbk+1-Sbk|+|Sck+1-Sck| 其中，Sxk，x＝a,b,c表示当前k时刻的开关状态，Sxk+1表示未来k+1时刻的开关状态； S4.5：以平均开关频率来表示逆变器一段时间的开关频率，表示为： 其中，fswk表示k时刻的开关频率； S4.6：定义丢失零电平容错模式下代价函数J，表示为： 其中，λdc、λsw分别表示丢失零电平容错模式下中点电压平衡和开关频率调节的权重因子； S4.7：确定权重因子λdc和λsw的初始范围，根据仿真结果进一步确定权重因子λdc和λsw的选择范围，明确电机的转速Np和转矩Te运行工况； S4.8：生成神经网络训练需要的数据，采用一个适应度函数来评估容错模式下电机控制性能指标：THDi、Vag、fag，适应度函数fres表示为： 其中，和分别表示归一化的电流总谐波失真THDi，中点电压平衡Vag和开关频率fag指标；maxM和minM是电机在特定运行工况下控制性能指标的最大值和最小值； S4.9：设计神经网络的结构，将权重因子λdc、λsw和电机运行工况Np、Te作为神经网络的输入层，将容错控制性能指标：THDi、Vag、fag作为输出层，选择网络隐藏层的层数和结构，并确定每层隐藏层神经元的个数，定义BP神经网络的目标函数fBP为： S4.10：结合梯度下降法进行神经网络反向传播训练，同时设计批量大小、迭代轮次、学习率超参数，根据RMSE评估训练好的网络，由训练结果调节网络结构的超参数，进而选取最优网络，表示为： 其中，RMSE为量化指标，为神经网络的预测值，yi为数据集中的真实值，m为数据集的样本数； S4.11：将步长更短的权重因子作为最优网络的输入层，利用训练好的神经网络预测模型预测控制最优的权重因子。

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