模糊推理与李亚普诺夫理论：提升APF控制精度与稳定性

本文探讨了一种创新的有源电力滤波器（Active Power Filter, APF）控制策略，旨在解决由于负载和系统参数变化导致精确数学模型难以获取以及系统稳定性问题。在APF的设计中，研究者采用模糊比例积分（Proportional-Integral, PI）控制器来优化直流电压控制，同时结合李亚普诺夫（Lyapunov）稳定性理论来增强电流控制的稳定性。 模糊PI控制器的关键在于其自适应性和在线调整能力。它通过对直流电压误差和误差变化率的模糊化处理，进行模糊推理，然后解模糊出合适的控制参数。这种方法能够实时响应系统的动态变化，提高控制精度。相比于传统的PI和滞环控制方法，模糊控制能够在负载和系统参数变化的复杂环境中展现出更好的性能，显著降低源电流的总谐波畸变率（Total Harmonic Distortion, THD）。 在Matlab/Simulink平台的仿真对比实验中，作者的方法在各种条件下都显示出优势。在负载变化和系统参数调整时，使用模糊PI控制的APF表现出更高的稳定性，且源电流THD达到最低，电压超调也得到了有效控制。这表明，模糊控制与李亚普诺夫理论相结合的策略不仅提高了APF的控制性能，还增强了其在实际应用中的鲁棒性。 本文的研究成果对于提升有源电力滤波器的控制效果和系统稳定性具有重要意义，对于电力系统中电能质量的改善以及适应复杂环境下的电力设备控制有着积极作用。此外，该研究方法也为其他领域的自适应控制设计提供了有价值的参考。