Research on decoupling control method for single-phase cascade H-bridge rectifier in coal mine scenarios
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摘要: 针对单相级联H桥整流器的电力电子设备在煤矿场景下运行过程中直流侧存在二次电压纹波，导致网侧电流畸变、电容值漂移等问题，通过分析单相级联H桥整流器直流侧二次电压纹波的形成原因，提出了一种基于分裂电容不相等的独立型解耦拓扑的优化控制方法。该方法通过在电容两端叠加二倍工频的电压来抵消二次电压纹波，实现了直流侧二次电压纹波的有效抑制。针对3种基于构造二次电压的解耦方式（直流分裂电容值不等，直流电压分量相等；直流分裂电容值不等，且直流电压分量也不等；直流分裂电容值相等，直流电压分量不等）进行了参数设计和控制策略的研究，并通过分析参数对二次电压幅值的影响，确定了最优的参数取值范围，以实现有效的功率解耦，并减小电容值，降低设备体积和成本。仿真结果表明：① 在0.2 s时加入分裂电容的独立型解耦拓扑（SC−IAPD）电路，基于解耦方式2的SC−IAPD电路控制方法、基于解耦方式2的SC−IAPD电路的优化控制方法、基于解耦方式1的 SC−IAPD电路控制方法的直流侧输出电压纹波都控制在1～1.5 V，说明对称半桥解耦电路可有效抑制直流电压波动，同时在负荷变化时具有良好的解耦性能。② 在轻载切重载的情况下，基于解耦方式2的SC−IAPD电路的优化控制方法能快速跟随负载变化，实现纹波的抑制，具有更强的带载能力和更佳的解耦效果。而在重载切轻载的情况下，基于解耦方式1的 SC−IAPD电路控制方法能够更好地实现解耦性能，将电压纹波控制在1 V以内。如果考虑电容值的最小化，基于解耦方式2的SC−IAPD电路的控制方法则更具优势。实验结果表明：① 负载突变前，传统控制方法和基于二次电压的解耦控制方法都能有效抑制直流侧的电压纹波，但基于二次电压的解耦控制方法在抑制电压纹波方面效果更佳，使直流侧的电压纹波更小。② 负载突变后，传统控制方法无法维持直流侧电压的稳定性，出现较大的震荡，失去稳定性。Abstract: In response to the problems of secondary voltage ripple on the DC side of single-phase cascade H-bridge rectifiers during operation in coal mine scenarios, such as grid side current distortion and capacitance drift, this paper analyzes the causes of secondary voltage ripple on the DC side of single-phase cascade H-bridge rectifiers and proposes an optimization control method based on an independent decoupling topology with unequal split capacitors. This method effectively suppresses the secondary voltage ripple on the DC side by overlaying twice the power frequency voltage on both ends of the capacitor to counteract the secondary voltage ripple. A study is conducted on parameter design and control strategies for three decoupling methods based on constructing secondary voltage (DC split capacitor with unequal capacitance values and equal DC voltage components; DC split capacitor with unequal capacitance values and unequal DC voltage components; DC split capacitor with equal capacitance values and unequal DC voltage components). By analyzing the influence of parameters on the amplitude of secondary voltage, the optimal parameter range is determined to achieve effective power decoupling, reduce capacitance values, and lower equipment volume and cost. The simulation results show the following points. ① The split capacitor IAPD (SC-IAPD) is added at 0.2 s, SC-IAPD circuit control method based on decoupling method 2, SC-IAPD circuit optimization control method based on decoupling method 2, and SC-IAPD circuit control method based on decoupling method 1 all control the DC side output voltage ripple at 1-1.5 V. This indicates that the symmetrical half bridge decoupling circuit can effectively suppress DC voltage fluctuations and has good decoupling performance when load changes. ② In the case of light load switching to heavy load, the optimized control method of SC-IAPD circuit based on decoupling method 2 can quickly follow the changes in load, achieve ripple suppression, and have stronger load carrying capacity and better decoupling effect. In the case of heavy load switching to light load, the SC-IAPD circuit control method based on decoupling method 1 can better achieve decoupling performance, controlling voltage ripple within 1 V. If we consider minimizing the capacitance value, the control method of SC-IAPD circuit based on decoupling method 2 is more advantageous. The experimental results show the following points. ① Before the sudden change of load, both traditional control methods and decoupling control methods based on secondary voltage can effectively suppress the voltage ripple on the DC side. However, decoupling control methods based on secondary voltage have better effects in suppressing voltage ripple, resulting in smaller voltage ripple on the DC side. ② After a sudden change in load, traditional control methods cannot maintain the stability of the DC side voltage, resulting in significant oscillations and loss of stability.
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0. 引言
随着我国煤炭产业机械化技术的发展，掘进过程中粉尘产生量越来越多，导致尘肺病发病率升高[1-2]。在传统“通风总量”控制通风方式下，不能对压风口风流进行动态调控，使巷道内粉尘聚集严重，为改善该问题，国内外学者对粉尘场分布及沉降情况进行了大量研究。李雨成等[3]研究了出风口参数变化对粉尘场分布规律的影响。蒋仲安等[4]等研究了风筒不同高度对粉尘场的影响，得到了距工作面20 m处粉尘浓度最低。陈绍杰等[5]研究了风筒不同位置及不同压风口风速对粉尘悬浮运移规律的影响。Zhang Lichao等[6]对综采工作面粉尘浓度和粒径空间分布规律进行了研究。M. M. Alam[7]、K. J. Candra等[8]利用数值模拟分析了粉尘颗粒的基本分布规律。王建国等[9]研究了风流影响下粉尘浓度分布情况及粉尘沉降规律。王晓珍等[10]分析了压入式通风下粉尘浓度分布，得到全尘和呼尘浓度沿程变化规律。秦跃平等[11]、Wang Zhongwei等[12]通过数值模拟分别研究了压入式和混合式通风下的粉尘团逸散情况，得到了粉尘沿程分布规律。王冕[13]通过相似模拟实验研究了压入式通风方式下粉尘沉降规律。龚晓燕等[14-16]研发了风流动态调控装置并研究了压风口口径、偏角对粉尘运移的影响。上述研究分析了工作面风流对粉尘场分布及沉降规律的影响，但对综掘工作面混合式风流调控下粉尘沉降规律及优化的研究还不够深入。
本文以陕煤集团神木柠条塔矿业有限公司（以下简称柠条塔煤矿）综掘工作面为背景，研究压风口距工作面距离、右偏角度、口径、抽风口距工作面距离和压抽比等混合式风流调控参数对粉尘沉降规律的影响，以及参数综合变化下粉尘沉降的最优风流调控方案。研究结果可为改善煤矿井下作业环境提供新思路。
1. 风流调控下粉尘沉降的有限元模型建立
1.1 混合式风流调控系统布局
对柠条塔煤矿综掘工作面传统的混合式通风方式进行改造，在压风筒出风口处安装风流调控装置，混合式风流调控系统布局如图1所示[17]，通过改变出风口风流参数改变风流状态，进而研究粉尘沉降规律并对粉尘场进行优化。
1.2 几何模型建立及网格划分
根据综掘工作面巷道端面尺寸及井下相关设备等参数，建立混合式风流调控下粉尘沉降分析的几何模型，如图2（a）所示，其中X为巷道宽，Y为巷道高，Z为巷道长。模型为30 m×5.2 m×3.85 m（长×宽×高）的矩形巷道，压风筒、抽风筒直径均为1 m，中轴线距底板3.05 m，距侧壁0.7 m。将建立的几何模型进行网格划分，如图2（b）所示。
1.3 边界条件及模拟参数设定
研究粉尘在风流中的运动过程属于气固两相流理论，巷道内风流为湍流流动，因此选用Realizable k-ε模型[18]。由于综掘工作面粉尘颗粒体积分数低于10%，属于稀相流动，所以选用Euler-Lagrange方法[19]来模拟计算。求解器采用瞬态和绝对速度进行求解，粉尘设定为形状规则的球形，产尘方式为面喷射，重力加速度为9.81 m/s2，粒径大小的分布遵循Rosin-Rammler分布[20]，通过现场实测确定粒径大小分布范围为1～100 μm。模型边界条件及离散相参数设定分别见表1、表2。
表 1 边界条件Table 1. Boundary condition参数 设定 压风口 入口速度/（m·s−1） 9.78 入口湍流强度/% 2.97 入口水力直径/m 1.0 抽风口 入口速度/（m·s−1） −9.78 入口湍流强度/% 2.97 入口水力直径/m 1.0 入口边界类型 Velocity-inlet 出口边界类型 Outflow 壁面剪切条件 No Slip 表 2 离散相参数Table 2. Discrete phase parameters参数 设定 相间耦合 On 相间耦合频率/（s−1） 20 升力 On 材质 Coal-mv 粒径个数 10 分布指数 1.62 质量流率/（kg·s−1） 0.004 积分尺度 0.15 湍流扩散模型 DRW模型 离散相边界类型 底板trap，其余reflect 1.4 网格独立性检验
为确保数值模拟结果的准确性，需对网格独立性进行检验。在回风侧行人呼吸带（X=4.7 m，Y=1.5 m，Z=0～30 m）上取10个点，比较其原始场（原始场工况：压风口距工作面10 m，偏转0°，口径为1 m，抽风口距工作面5 m，压抽比为1）计算的风速，取网格数量分别为80.8×104，97.1×104，122.6×104个，风速分布如图3所示。可看出当网格数量从80.8×104个增加到122.6×104个，风速在分布上差别不大，对于计算结果影响也很小。但网格数量不断增加，计算量也会增加，因此网格数量选用80.8×104个最佳。
2. 风流调控单参数变化对粉尘沉降规律影响模拟分析
为研究风流调控单参数变化对粉尘沉降的影响规律，选取司机处（X=2.6 m，Y=2 m，Z=7.5 m）和回风侧行人呼吸带截面，统计这2处粉尘粒径分布来反映粉尘沉降情况。
2.1 压风口距工作面距离对粉尘粒径分布影响
压风口距工作面距离分别为7，8，9，10 m时司机处和回风侧行人呼吸带截面粉尘粒径分布如图4所示。可看出随着压风口距工作面距离的增加，在司机处和回风侧行人呼吸带截面的大颗粒粉尘占比先增后减再增，较小颗粒的粉尘占比增加但变化不大；粒径为71～100 μm的粉尘向下沉降明显，小颗粒粉尘占比有所增加。因此，在压风口距工作面距离为9 m左右时，粉尘沉降效果最好。
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图 4 压风口距工作面距离变化下粉尘粒径分布Figure 4. Particle size distribution of dust under the change of distance between pressure air outlet and working face2.2 压风口右偏角度对粉尘粒径分布影响
压风口右偏角度分别为5，10，15，20°时司机处和回风侧行人呼吸带截面粉尘粒径分布如图5所示。可看出随着压风口右偏角度增加，压风口风流方向改变，在司机处截面大颗粒粉尘占比先减再增，在回风侧行人呼吸带截面的大颗粒粉尘占比先增后减再增；在压风口右偏角度为15°时，粒径为91～100 μm的粉尘沉降明显，而小颗粒粉尘受风流影响较大，沉降不明显。因此，在压风口右偏角度为15°左右时，粉尘沉降效果最好。
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图 5 压风口右偏角度变化下粉尘粒径分布Figure 5. Particle size distribution of dust under the change of right angle of pressure air outlet2.3 压风口口径对粉尘粒径分布影响
压风口口径分别为0.8，0.9，1.0，1.1 m时司机处和回风侧行人呼吸带截面粉尘粒径分布如图6所示。可看出随着压风口口径的增加，在司机处截面小颗粒粉尘占比先增后减再增，回风侧行人呼吸带截面小颗粒粉尘占比变化不明显，而大颗粒粉尘占比先增后减；粒径为81～100 μm的粉尘沉降明显，而在口径为0.9时粉尘占比波动很大，其余口径时粉尘占比变化不明显。因此，在压风口口径为0.9 m左右时，粉尘沉降效果最好。
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图 6 压风口口径变化下粉尘粒径分布Figure 6. Particle size distribution of dust under the change of pressure air outlet diameter2.4 抽风口距工作面距离对粉尘粒径分布影响
抽风口距工作面距离分别为2，3，4，5 m时司机处和回风侧行人呼吸带截面粉尘粒径分布如图7所示。可看出随着抽风口距工作面距离的增加，司机处截面大颗粒粉尘占比先增后减，小颗粒粉尘占比先增后减再增，回风侧行人呼吸带截面粉尘粒径分布变化不明显；粒径为71～100 μm的粉尘在抽风口距工作面3～5 m范围内沉降明显，而小颗粒粉尘在抽风口距工作面距离为5 m时占比增加幅度最大，在抽风口距工作面距离为3 m时占比变化不大，在抽风口距工作面距离为4 m时占比也有所增加，且粉尘粒径分布较均匀。因此，在抽风口距工作面距离为4 m左右时，粉尘沉降效果最好。
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图 7 抽风口距工作面距离变化下粉尘粒径分布Figure 7. Particle size distribution of dust under the change of distance between extraction air outlet and working face2.5 压抽比对粒径占比影响
压抽比分别为1.0，1.1，1.2，1.3时司机处和回风侧行人呼吸带截面粉尘粒径分布如图8所示。可看出随着压抽比增大，在司机处和回风侧行人呼吸带截面的大颗粒粉尘占比变化不大；在压抽比大于1.0时，粉尘沉降明显，小颗粒粉尘占比减少。因此，在压抽比大于1.0时，粉尘沉降效果最好。
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图 8 压抽比变化下粉尘粒径分布Figure 8. Particle size distribution of dust under the change of pressure-pumping ratio3. 风流调控参数综合变化下粉尘沉降优化分析
3.1 试验方案设计和数据获取
由于风流调控各参数会对粉尘场产生交互影响，所以对参数综合变化下粉尘沉降进行优化分析。设计二次回归中心组合试验，选取压风口距工作面距离L1、抽风口距工作面距离L2、压风口右偏角度θ、压风口口径D、压抽比B作为影响因素。选择五因素的上下水平并计算其零水平值与变化区间，五因素水平编码[21]见表3。其中Zi为编码值，+γ为上星号臂，−γ为下星号臂，+1为上水平，0为零水平，−1为下水平，Δi为因素变化间距。
表 3 五因素水平编码Table 3. Five factors horizontal codingZi L1 L2 θ D B +γ 9.27 5.27 16.37 1.13 1.23 +1 9.00 5.00 15.00 1.10 1.20 0 8.00 4.00 10.00 1.00 1.10 −1 7.00 3.00 5.00 0.90 1.00 −γ 6.73 2.73 3.64 0.87 0.97 Δi 1.00 1.00 5.00 0.10 0.10 根据统计学原理，本试验采用五因素（1/2实施）的二次回归中心组合设计，其中因素个数p=5，试验实施情况α=1表示1/2实施，星号臂γ=1.27，本文中心试验点试验次数为6，而全因素试验点和星号点由于因素搭配不同，按照设计方案进行试验，所以二水平（−1，1）全因素试验点个数mc=16，星号臂水平（−γ，γ）因素试验点个数2p=10，零水平试验点个数m0=6，共进行32组试验。试验设计方案及模拟计算结果见表4。其中X1−X5分别对应L1，L2，θ，D，B；Y1，Y2分别为回风侧行人呼吸带全尘平均浓度、司机处呼尘平均浓度[22]。
表 4 试验设计方案及模拟计算结果Table 4. Experimental design scheme and simulation calculation results方案 X1 X2 X3 X4 X5 Y1／（mg·m−3） Y2／（mg·m−3） 1 1 1 1 1 1 130.754 83.474 2 1 1 1 −1 −1 137.729 84.821 3 1 1 −1 1 −1 153.503 81.955 4 1 1 −1 −1 1 135.773 80.676 5 1 −1 1 1 −1 135.552 95.461 6 1 −1 1 −1 1 143.223 83.555 $ \vdots $ $ \vdots $ $ \vdots $ $ \vdots $ $ \vdots $ $ \vdots $ $ \vdots $ $ \vdots $ 31 0 0 0 0 0 114.552 60.282 32 0 0 0 0 0 125.330 62.133 3.2 粉尘沉降优化回归模型建立
将表4的回归样本数据利用SPSS软件进行平稳性检验，根据变量累积比例与指定分布累积比例之间关系绘制P−P图，验证数据近似符合正态分布且偏差值较小，可作为建立粉尘沉降优化回归模型的数据样本。建立回风侧行人呼吸带全尘平均浓度Y1和司机处呼尘平均浓度Y2的回归方程：
$$ \begin{split} {Y_1} =& 100{{.61 - 3}}{{.64}}{X_1}{{ - 1}}{{.73}}{X_2}{{ - 7}}{{.35}}{X_3}{{ - 0}}{{.78}}{X_4}{{ - }} \\ &{{ 0}}{{.94}}{X_5}{{ + 1}}{{.33}}{X_1}{X_2}{{ + 1}}{{.07}}{X_1}{X_3}{{ + 1}}{{.22}}{X_1}{X_4}- \\ &{{ 0}}{{.78}}{X_1}{X_5}{{ + 0}}{{.099}}{X_2}{X_3}{{ + 2}}{{.75}}{X_2}{X_4}{{ + }} \\ & {{ 0}}{{.85}}{X_2}{X_5}{{ - 5}}{X_3}{X_4}{{ - 0}}{{.55}}{X_3}{X_5}{{ - 1}}{{.86}}{X_4}{X_5}{{ + }} \\ &{{ 9}}{{.14}}X_1^2{{ + 6}}{{.4}}X_2^2{{ + 20}}{{.37}}X_3^2{{ + 2}}{{.83}}X_4^2{{ + 2}}{{.8}}6X_5^2 \end{split} $$ (1) $$ \begin{split} {Y_2} =& 58{{.59 + 2}}{{.44}}{X_1}{{ - 3}}{{.01}}{X_2}{{ - 2}}{{.21}}{X_3}{{ - 0}}{{.032}}{X_4}{{ + }} \\ & {{ 0}}{{.46}}{X_5}{{ - 0}}{{.92}}{X_1}{X_2}{{ + 0}}{{.58}}{X_1}{X_3}{{ - 0}}{{.45}}{X_1}{X_4}{{ - }} \\ &{{ 4}}{{.4}}{X_1}{X_5}{{ + 0}}{{.89}}{X_2}{X_3}{{ + 1}}{{.5}}{X_2}{X_4}{{ + 3}}{{.1}}{X_2}{X_5}- \\ &{{ 0}}{{.18}}{X_3}{X_4}{{ - 1}}{{.23}}{X_3}{X_5}{{ + 0}}{{.43}}{X_4}{X_5}{{ + 5}}{{.2}}X_1^2+ \\ &{{ 4}}{{.05}}X_2^2{{ + 13}}{{.59}}X_3^2{{ - 1}}{{.33}}X_4^2{{ + 3}}{{.31}}X_5^2 \end{split}$$ (2) 该回归方程需完成显著性水平检验，计算该回归方程的失拟项F和概率P，得到式（1）的F值为3.63、P值为0.016 0，式（2）中的F值为6.18、P值为0.001 8。P值均在0.05以下，表明该回归方程回归性较好。
通过回归分析，以回风侧行人呼吸带全尘平均浓度及司机处呼尘平均浓度最低为优化目标，建立粉尘沉降优化回归模型：
$$ \left\{\begin{array}{l}\mathrm{min}\;Y(X)=\left\{{Y}_{1},\;{Y}_{2}\right\}\\ {\mathrm{s.t}}.X=\left[{X}_{1}\;\;{X}_{2}\;\;{X}_{3}\;\;{X}_{4}\;\;{X}_{5}\right]\\ {X}_{1}\in (7,\;10)\\ {X}_{2}\in (2,\;5)\\ {X}_{3}\in (5,\;20)\\ {X}_{4}\in (0.8,\;1.1)\\ {X}_{5}\in (1,\;1.3)\end{array}\right. $$ (3) 3.3 粒子群优化算法求解
粒子群优化算法具有易于实现、计算精度高、收敛速度快等优势，被广泛应用于优化问题中[23]。基于粒子群优化算法对优化回归模型进行求解，设定粒子种群初始规模为100，最大迭代次数为500，惯性权值为0.7，学习因子为2.05。计算求解获得优化回归模型的非劣解集，结合5个参数可实现的调节范围，确定最优风流调控方案：压风口距工作面距离为8.9 m，压风口右偏角度为14.8°，压风口口径为0.9 m，抽风口距工作面距离为4.3 m，压抽比为1.1。
3.4 优化前后粉尘沉降效果对比分析
对原始场和优化风流调控后粉尘沉降效果进行对比分析，如图9所示。可看出调控前大颗粒粉尘占比较多，沉降粒子较少，且随风流运移到掘进机后方，扩散污染范围较大；调控后的大颗粒粉尘占比较少，大部分沉降到底板，扩散污染范围明显减小，小颗粒粉尘随着风流运移到后方，且较调控前粉尘浓度明显降低。
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图 9 风流调控前后粉尘沉降效果对比Figure 9. Comparison of dust settling effect before and after air flow control4. 实验验证
4.1 实验平台搭建及测试方案建立
为验证最优风流调控方案的效果，在“综掘工作面风流智能调控降尘物理实验平台”[24]的基础上，搭建风流调控下粉尘沉降实验平台，如图10所示。实验测点布置如图11所示，在测点1—7布置全尘浓度传感器和CCZ−1000粉尘浓度测试仪，在测点8布置呼尘浓度传感器。为减少误差，进行5次重复测试，求平均值。
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图 10 风流调控下粉尘沉降实验平台Figure 10. Dust settling experimental platform under air flow control4.2 实验结果分析
最优风流调控方案下回风侧行人呼吸带全尘平均浓度和司机处呼尘平均浓度的测试值与模拟值对比见表5。可看出测试值与模拟值的相对误差在13%以内，验证了粉尘沉降优化回归模型的准确性。
表 5 最优风流调控方案测试值与模拟值对比Table 5. Comparison of test values and simulated values of optimal air flow control scheme位置 模拟值/（mg·m−3） 测试值/（mg·m−3） 相对误差/% 回风侧行人呼吸带 89.32 80.71 9.64 司机处 65.08 56.96 12.47 最优风流调控前后粉尘粒径分布如图12所示。可看出在风流调控优化后，71～100 μm粉尘沉降效果显著，且在掘进机前方沉降；小于71 μm的粉尘几乎不随风流向后扩散，小颗粒粉尘随风流的裹挟作用向后运移，随着距工作面距离的增加，小颗粒粉尘占比增加。
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图 12 风流调控前后粉尘粒径分布Figure 12. Particle size distribution of dust before and after air flow control最优风流调控前后粉尘浓度如图13所示。可看出经过风流调控优化后，回风侧行人呼吸带全尘平均浓度由调控前的156.6 mg/m3降低为82.4 mg/m3，降低了47.4%，司机处呼尘平均浓度由调控前的102.3 mg/m3降低为58.9 mg/m3，降低了42.4%。
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图 13 风流调控前后粉尘浓度对比Figure 13. Comparison of dust concentration before and after air flow control5. 结论
1） 风流调控参数对粉尘沉降影响规律：随着压风口距工作面距离增加，司机处和回风侧行人呼吸带截面大颗粒粉尘占比先增后减再增，小颗粒粉尘占比增加；随着压风口右偏角度增加，司机处和回风侧行人呼吸带截面大颗粒粉尘占比变化明显；随着压风口口径增加，司机处截面小颗粒粉尘占比先增后减再增，回风侧行人呼吸带截面大颗粒粉尘占比先增后减；随着抽风口距工作面距离增加，司机处截面大颗粒粉尘占比先增后减，小颗粒粉尘占比先增后减再增，回风侧行人呼吸带截面粉尘粒径分布变化不大；随着压抽比增大，司机处和回风侧行人呼吸带截面小颗粒粉尘占比减小。
2） 以风流调控参数为自变量，以巷道内回风侧行人呼吸带全尘平均浓度和司机处呼尘平均浓度最低为目标，建立了粉尘沉降优化回归模型，通过粒子群优化算法求解，得到最优风流调控方案：压风口距工作面距离为8.9 m，压风口右偏角度为14.8°，压风口口径为0.9 m，抽风口距工作面距离为4.3 m，压抽比为1.1。
3） 经风流调控优化后，粒径为71～100 μm的粉尘大部分在掘进机前方沉降，粒径小于71 μm的粉尘随风流向后扩散，充满整个巷道；回风侧行人全尘平均浓度降低了47.4%，司机处呼尘平均浓度降低了42.4%。
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图 1 基于SC−IAPD的矿用SCHBR主电路拓扑
Figure 1. Main circuit topology of mine single-phase cascaded H bridge rectifier（SCHBR） based on split capacitor IAPD （SC-IAPD）
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图 2 二次电压幅值Uc与不匹配系数m之间的关系
Figure 2. Relationship between the double frequency voltage amplitude Uc and the mismatch coefficient m
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图 3 二次电压幅值Uc与直流偏置系数n之间的关系
Figure 3. Relationship between the double frequency voltage amplitude Uc and the DC bias coefficient n
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图 4 直流偏置系数最大值nmax、最小值nmin与不匹配系数m之间的关系
Figure 4. Relationship between the maximum value nmax of DC bias coefficient, the minimum value nmin and the mismatch coefficient m
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图 5 2个分裂电容最大值Uc1.max，Uc2.max与不匹配系数m之间的关系
Figure 5. Relationship between the maximum value Uc1.max，Uc2.max of two split capacitances and the mismatch coefficient m
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图 7 SC−IAPD电路的优化控制方法原理
Figure 7. Principle of the optimized SC-IAPD circuit control method
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图 8 Uc1.max，Uc2.min与m之间的关系
Figure 8. Relationship between Uc1.max, Uc2.min and the mismatch coefficient m
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图 9 基于解耦方式1时，二次电压幅值Uc与不匹配系数m之间的关系
Figure 9. Relationship between the double frequency voltage amplitude Uc and the mismatch coefficient m based on decoupling model 1
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图 10 基于解耦方式1的 SC−IAPD电路控制方法原理
Figure 10. Principle of the SC-IAPD circuit control method based on decoupling mode 1
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图 11 改变负载时方法1控制下的基于SC−IAPD的SCHBR仿真波形
Figure 11. SCHBR simulation waveform based on SC-IAPD under the method 1 control when changing load
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图 12 改变负载时方法2控制下的基于SC−IAPD的SCHBR仿真波形
Figure 12. SCHBR simulation wavefor based on SC-IAPD under the method 2 control when changing load
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图 13 改变负载时方法3控制下的基于SC−IAPD的SCHBR仿真波形
Figure 13. SCHBR simulation waveform based on SC-IAPD under the method 3 control when changing load
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图 14 传统控制与本文控制方法下的直流输出电压实验波形
Figure 14. Experimental waveform of DC output voltage under traditional control and the control method in the paper
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图 15 传统控制与本文控制方法下的分裂电容电压实验波形
Figure 15. Experimental waveform of split capacitance voltage under traditional control and the control methods in the paper
表 1 基于SC−IAPD的SCHBR参数
Table 1 Parameters of SCHBR based on SC-IAPD
参数 值 参数 值 H桥开关频率/kHz 10 装置容量/kW 10 电网频率/Hz 50 级联单元数/个 2 电网电压幅值/V 155 直流侧电容/mF 1.5 并网电感/mH 0.8 直流侧输出电压/V 130 解耦电感/mH 4 分裂电容/mF C1=0.75，C2=0.3 
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