【基于人工神经网络SVPWM的控制策略及谐波分析】
传统的空间矢量脉冲宽度调制（SVPWM）技术在两电平逆变器中广泛应用，但因其开关模式固定且开关时间非最优，存在一定的缺陷，导致谐波问题。为解决这一问题，本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的SVPWM控制策略，以减少输出电压中的谐波成分。
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构的计算模型，具有自我学习和适应能力，能处理复杂非线性问题。在SVPWM控制策略中，神经网络被用来实现线性调制、过调制模式I和过调制模式II。具体来说，该策略包含三个子网络，每个子网络负责不同的调制模式，从而实现更优化的脉宽调制。
线性调制是SVPWM的基础，通过调整开关元件的导通时间比例，使逆变器输出电压接近目标值，而谐波含量较低。过调制模式则允许在某些条件下超出现有电压限制，以改善电机性能或提高效率，但可能增加谐波。通过神经网络，可以更好地控制这些调制模式，以减少谐波影响。
仿真结果表明，与传统的SVPWM技术相比，采用人工神经网络SVPWM技术的线性调制可以显著降低输出电压的畸变率，而在过调制模式下，可以得到更好的三相电流波形，进一步优化系统性能。
文献调研显示，尽管已有多种SVPWM算法，如随机SVPWM和三维空间矢量分析方法，但大多数方法在谐波抑制和开关损耗之间难以找到平衡。本文提出的神经网络方法，不仅考虑了谐波减少，还兼顾了开关损耗的问题，有望成为优化SVPWM技术的新途径。
在实际应用中，两电平逆变器的电路结构如图1所示，其开关工作状态和电压矢量分布如图2描绘。通过神经网络调控各开关状态，可以精确合成等效目标输出电压，达到理想调制效果，从而降低谐波影响。
基于人工神经网络的SVPWM控制策略提供了一种更智能、更灵活的方法来管理和减少谐波，这对于提升电力系统的效率和稳定性具有重要意义。结合深度学习和数据建模，这种技术有望在未来的电力电子和电机控制领域得到更广泛的应用。
