基于自適應超螺旋滑模觀測器的三相Vienna整流器無模型預測電流控制

汪鳳翔 楊 奧 于新紅 張禎濱 王高林

基于自適應超螺旋滑模觀測器的三相Vienna整流器無模型預測電流控制

汪鳳翔1,2楊 奧1于新紅2張禎濱3王高林4

（1. 福州大學先進制造學院 泉州 362200 2. 電機驅動與功率電子國家地方聯合工程研究中心 （中國科學院海西研究院泉州裝備制造研究中心） 泉州 362216 3. 山東大學電氣工程學院 濟南 250061 4. 哈爾濱工業大學電氣工程及自動化學院 哈爾濱 150001）

三相Vienna整流器具有不需要考慮開關死區、可靠性高等優點，但參數易受外部擾動影響而導致控制性能下降。針對這些問題，該文提出一種基于自適應超螺旋滑模觀測器的無模型預測電流控制策略（ASTSMO-MFPCC）。首先，通過分析三相Vienna整流器參數失配數學模型，構建不依賴系統物理參數的超局部模型。其次，設計超螺旋滑模觀測器估計超局部模型中的動態部分，有效抑制系統擾動影響。同時，設計自適應增益，動態調整超螺旋滑模觀測器參數，解決增益選擇難題。最后，構建離散化預測模型和成本函數，實現無模型預測電流控制算法。仿真與實驗結果表明，所提策略具有良好的魯棒性和動穩態性能。

Vienna整流器 超螺旋滑模觀測器 無模型預測電流控制

0 引言

近年來，三相Vienna整流器廣泛應用于通信電源、風力發電、電力傳動等領域。Vienna整流器具有同一橋臂開關驅動信號之間無死區、可靠性高、輸入電流諧波含量低等優點，已成為三相功率因數校正領域的研究熱點[1-3]。

三相Vienna整流器傳統的控制方法主要有滯環控制、單周期控制、比例積分（Proportional Integral, PI）控制等控制算法。文獻[4]將直流側中點電壓偏差引入滯環電流閉環控制中，控制簡單、響應快速，但工作頻率變化大、濾波器設計困難。文獻[5]提出在傳統單周期控制策略中引入諧振控制器，可以有效抑制輸入不平衡引起的單周期控制的三相Vienna整流器輸入電流中的3次諧波分量，改善輸入電流品質，但對電流的采樣精度有較高要求。文獻[6]采用級聯式非線性PI控制器，系統響應快速且易于實現，具有較強的抗擾能力，但控制器參數多、整定復雜。

隨著控制理論的發展以及對Vienna整流器研究工作的深入，許多高級非線性的控制方法也逐漸被應用到Vienna整流器的控制中，如滑?？刂疲⊿liding Mode Control, SMC）、自抗擾控制（Active Disturbance Rejection Control, ADRC）、模型預測控制（Model Predictive Control, MPC）等[7]。SMC因其結構簡單、魯棒性強、收斂速度快等優點得到廣泛應用，文獻[8]將SMC應用到Vienna整流器電壓外環，提升了整流器抗擾動的能力。然而傳統的SMC由于趨近律的離散性，不可避免地存在抖振問題，嚴重影響控制效果。文獻[9]將模糊控制與SMC結合，提出了一種模糊趨近律，改善了動態性能，減弱了抖振，但同時也使得控制器復雜，降低了魯棒性。高階滑?？刂评^承了傳統滑模魯棒性強、結構簡單、易于實現等優點，同時還可以有效抑制抖振，成為當下解決滑模抖振問題的有效手段。文獻[10]將二階滑模用在電機轉子位置觀測中，保證觀測器穩定的同時有效抑制了抖振，但二階滑模需要用到滑模面導數的信息，增加了控制難度。超螺旋滑模（Super-Twisting Sliding Mode, STSM）是一種二階滑模，也是唯一一種僅需要用到滑模面信息，不需要滑模面各階導數信息的高階滑模[11]。文獻[12]將STSM應用到Buck-Boost型電源變換器中，改善其存在的間歇性擾動問題，取得了不錯的控制效果。文獻[13]通過設計Lyapunov函數證明了STSM算法的穩定性，然而得到的穩定性條件與系統不確定性的界有關，一般很難得到準確值，具有一定的局限性。

MPC因其原理簡單、響應快速、易于實現多目標優化等優點受到學界廣泛關注[14]。有限集模型預測控制（Finite Control Set Model Predictive Control, FCS-MPC）根據整流器的離散特性，將可能輸出的電壓矢量作為控制集，通過列舉搜索算法，選出最優的電壓矢量作為輸出，控制過程直觀，并且能夠通過在成本函數中加入中點電位約束項，實現中點電位與交直軸電流的同時優化，不需要設計調制算法，簡化了控制結構，易于應用在三電平整流器的控制中[15-16]。

模型預測控制的基礎是被控對象的數學模型，所以對模型參數的準確度有較高的要求，然而三相Vienna整流器在實際工況下會受到各種擾動的影響，導致難以獲得精確參數，為此國內外的學者提出過許多解決辦法。文獻[17]提出一種基于在線擾動補償的級聯式無差拍控制策略，通過龍伯格觀測器對擾動進行估計和補償，實現整流器有功功率和無功功率的解耦控制，但系統運行仍然依賴模型參數。法國學者M. Fliess提出的無模型控制為解決MPC模型參數擾動問題提供了新思路[18]。文獻[19]提出一種無模型預測電流策略，通過遞歸最小二乘算法來識別具有外部輸入的自回歸模型的參數，可準確預測受控變量，但算法中含有高階矩陣的運算，計算量較大。文獻[20]提出一種通過預測電流梯度實現無模型控制的方法，有效地解決了電流差分方法更新滯后帶來的問題，但該方法對電流采樣的精度要求較高。

為進一步提升三相Vienna整流器在復雜環境下的控制性能，本文提出一種基于自適應超螺旋滑模觀測器的無模型預測電流控制策略。首先，構建包含模型電感、電阻等參數擾動項的超局部模型，增強系統在參數失配時的魯棒性，解決MPC依賴物理參數問題。其次，設計超螺旋滑模觀測器估計超局部模型中的動態部分，解決傳統滑模觀測器由于抖振作用造成的系統動穩態性能下降問題。同時設計自適應增益矩陣，動態調整觀測器參數，抑制動態部分邊界不確定對系統的影響，保證預測模型準確性。最后，通過仿真和實驗，驗證所提算法的有效性和穩定性。

1 系統數學模型

1.1 Vienna整流器數學模型

Vienna整流器的主電路拓撲如圖1所示，a、b、c為三相輸入電壓；a、b、c為三相輸入電流；1、2、3為升壓電感，1=2=3=；1、2、3為等效電阻，1=2=3=；VD1～VD6為6個快速恢復二極管；1、2為直流側濾波電容，容值為；u1、u2分別為兩個電容上的電壓；L為負載電阻；dc為直流側電壓；S1、S2、S3為三組反向串聯開關管。

圖1 三相Vienna整流器主電路拓撲

根據Vienna整流器在連續電流模式下的工作過程，其在三相靜止坐標系下的數學模型為

式中，abc為三相電流；abc為網側電壓；(abc)O為a、b、c和O之間的電壓；ON為O和N之間的電壓。

將式（1）變換到兩相旋轉坐標系下，可得到

1.2 Vienna整流器參數失配模型

整流器在實際工況運行中，由于溫度變化等外部擾動影響，實際電感和電阻值會發生變化，造成系統模型參數與實際值不匹配，進而導致預測控制系統性能下降。利用一階前向歐拉法對式（2）離散化可得一個控制周期dq軸電流變化量為

由式（3）可知，電感參數變化將直接影響dq軸電流的變化量，當電感值變化兩倍時，Dd、Dq將變化為原來的1/2，因此可知，當電感參數不匹配時會對預測控制產生較大影響。而實際系統中等效電阻很小，其參數變化對系統帶來的影響很有限。

為確?？刂破鞯牧己眯阅?，分析Vienna整流器在參數失配時的數學模型，表達式為

式中，m和m分別為電感和電阻的標稱值；d和q為參數變換帶來的擾動量，其值為

式中，D、D分別為電感、電阻的攝動值。

1.3 Vienna整流器電壓矢量

Vienna整流器的開關狀態和電流極性決定其網側端電壓。如果中點電壓保持平衡，則相端電壓可表示為

則三相Vienna整流器的參考電壓矢量表示為

Vienna整流器電壓矢量及電平狀態如圖2所示。

2 無模型預測電流控制

2.1 Vienna整流器超局部模型

基于超局部的無模型預測控制原理是局部建模，并從輸入和輸出信息兩方面對其進行實時更新。單輸入單輸出系統的一階超局部模型表示為

根據超局部模型構建原理，并結合式（4）和式（8），構造出Vienna整流器電流環的一階超局部模型為

2.2 無模型預測電流控制

為了能夠得到FCS-MPC需要的下一時刻預測值，對被控對象的數學模型進行離散化，工程上常利用一階前向歐拉法離散化整流器數學模型，即

式中，s為系統采樣周期。

利用該方法對式（9）進行離散化，同時考慮到Vienna整流器有兩個直流側母線電容，為三電平整流器，因此需要預測中點電位的變化。得到Vienna整流器離散的電流以及中點電位預測模型，即

由于在離散控制系統中，實際輸出電壓與參考電壓之間有一拍延遲，為了彌補這一影響，需要對預測模型進行延遲補償，補償后的方程為

通過合理設計成本函數，可以實現FCS-MPC對多目標的優化。本文為實現控制器對電流和中點電位的控制，設計以電流誤差和中點電位差為約束的成本函數，表達式為

三相Vienna整流器由于受電流極性的限制，相同的開關狀態在不同電流極性下對應不同的電壓矢量。因此在每個時刻，共有8個備選電壓矢量可供選擇，結合式（13）～式（15），遍歷所有可選電壓矢量，選擇最優的電壓矢量作為預測控制器的輸出。相比于其他三電平整流器需要遍歷27次電壓矢量，三相Vienna整流器有限集模型預測控制可以在更小計算量下實現三電平的功能。

3 基于自適應超螺旋滑模觀測器的有限集無模型預測電流控制

超螺旋滑模算法在設計時僅需要用到滑模面的信息，并且當系統關于滑模變量的相對階為1時可以直接應用。不過由于系統中動態部分的邊界通常難以精確獲得，使得超螺旋滑模算法的參數選取變得困難。

3.1 自適應超螺旋滑模觀測器設計

為實現Vienna整流器無模型預測電流控制良好的控制性能，本節在設計超螺旋滑模觀測器對動態部分進行估計的基礎上，設計自適應算法[22]，將觀測器的增益設計成與整流器dq軸電流觀測誤差有關的自適應增益，當不確定擾動導致出現觀測誤差時增益自動調整，直至誤差被消除，抑制了動態部分邊界不確定對系統的影響，有效地提升了觀測器的抗干擾能力。設計出的自適應超螺旋滑模觀測器表達式為

圖3 自適應超螺旋滑模觀測器結構框圖

當觀測器達到穩定時，動態部分的估計值可表示為

3.2 穩定性證明

將式（9）和式（17）相減，可得觀測器誤差方程為

為了簡化證明過程，將上述誤差方程分為d軸和q軸誤差方程，本節將對d軸觀測器誤差方程進行證穩，q軸的證穩過程與d軸相同。d軸觀測器誤差方程可表示為

式中，1為d軸觀測誤差；d為未知部分在d軸的分量。

將式（24）改寫為狀態方程的形式為

其中

設計的Lyapunov函數表示為

結合式（23），式（25）的前兩項可以表示為

其中

通過式（26）和式（27）可得

根據式（30）中的不等關系能夠推導出

通過式（31），可以將式（25）改寫為

其中

3.3 無模型預測電流控制

最后將式（38）結合成本函數進行遍歷尋優，得

綜上所述，所提出的基于自適應超螺旋滑模觀測器的Vienna整流器無模型預測電流控制（Model Free Predictive Current Control based on Adaptive Super-Twisting Sliding Mode Observer, ASTSMO- MFPCC）系統框圖如圖4所示。其控制流程如下：首先通過自適應超螺旋滑模觀測器估計Vienna整流器電流環超局部模型中的動態部分；然后將估計值代入預測方程中得出下一時刻的預測值，同時結合成本函數對預測值遍歷尋優；最后選出使成本函數最小的電壓矢量作為內環控制器輸出。該算法運行時不需要整流器系統精確物理參數，具有很強的魯棒性。

圖4 ASTSMO-MFPCC控制系統框圖

4 仿真分析

為了對所提算法有效性進行驗證，在Matlab/ Simulink仿真環境下搭建模型，并與基于傳統滑模觀測器的無模型預測電流控制（MFPCC based on Sliding Mode Observer, SMO-MFPCC）算法對比，兩種算法外環PI控制器參數設置相同，相關仿真參數見表1。

表1 仿真參數

Tab.1 Simulation parameters

圖5 負載突變仿真結果

5 實驗分析

為進一步驗證所提算法的有效性，建設Vienna整流器實驗平臺進行測試，如圖7所示。采用的主控芯片是TI公司的TMS32F28335芯片，功率器件選用IXYS公司的MOSFET整流模塊，通過泰克MDO4054B-3示波器測量相應數據，實驗參數與仿真一致。

圖7 Vienna整流器實驗平臺

5.1 穩態工況對比實驗

圖8 SMO-MFPCC算法穩態實驗結果

圖9 ASTSMO-MFPCC算法穩態實驗結果

5.2 動態工況對比實驗

5.2.1 母線電壓階躍實驗

為比較兩種算法在參考電壓突變時的控制性能，設計參考電壓躍變實驗。將參考電壓先從200 V升壓到250 V，經過0.5 s后，再從250 V降為220 V。圖10為參考電壓階躍響應實驗結果，在兩次躍變后，SMO-MFPCC算法到達穩態時間分別約為167 ms和96 ms，ASTSMO-MFPCC算法到達穩態時間分別約為153 ms和89 ms。結果表明，ASTSMO-MFPCC算法具有更快的動態響應。

圖10 參考電壓階躍響應實驗結果

5.2.2 加減載實驗

5.3 參數失配工況對比實驗

為比較兩種控制算法在模型參數發生變化時的控制效果，設置模型參數階躍變化實驗，實驗將控制器中的電感參數值從0.5m躍變為m，再從m躍變為2m。電感參數失配實驗結果如圖12所示，在電感參數變化時，SMO-MFPCC算法的d軸電流有著明顯的變化，且經過較長時間恢復穩定，而ASTSMO-MFPCC算法在參數變化時d軸電流并無明顯變化。電感參數在2m時，SMO-MFPCC算法穩定后的電流波動約為2.7 A，ASTSMO-MFPCC算法穩定后的電流波動約為2.1 A。結果表明，ASTSMO- MFPCC算法相較SMO-MFPCC算法具有更強的魯棒性。

圖12 參數失配實驗結果

表2給出了兩種控制算法在不同工況下的性能對比，由表2可知，所提出的ASTSMO-MFPCC算法相比SMO-MFPCC算法在上述工況下存在明顯優勢。

6 結論

本文針對三相Vienna整流器在復雜環境下參數失配造成的控制性能下降問題，提出基于自適應超螺旋滑模觀測器的無模型預測電流控制策略。該策略將無模型控制思想應用到預測控制系統設計中，使系統運行時不依賴精確的整流器物理參數。通過設計超螺旋滑模觀測器觀測超局部模型動態部分，解決傳統滑模觀測器由于抖振作用造成的系統動穩態性能下降問題，提高了系統擾動抑制能力。同時設計自適應增益，動態調整觀測器參數，可以有效地簡化增益選擇。仿真與實驗結果驗證了所提方法具有更強的魯棒性和更優的動穩態性能。

表2 控制性能對比

Tab.2 Control performance comparison

[1] Singh B, Singh B N, Chandra A, et al. A review of three-phase improved power quality AC-DC con- verters[J]. IEEE Transactions on Industrial Electro- nics, 2004, 51(3): 641-660.

[2] Chen Hao, Aliprantis D C. Analysis of squirrel-cage induction generator with Vienna rectifier for wind energy conversion system[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2011, 26(3): 967-975.

[3] Kolar J W, Zach F C. A novel three-phase utility interface minimizing line current harmonics of high- power telecommunications rectifier modules[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 1997, 44(4): 456-467.

[4] Foureaux N C, Oliveira J H, de Oliveira F D, et al. Command generation for wide-range operation of hysteresis-controlled Vienna rectifiers[J]. IEEE Transa- ctions on Industry Applications, 2015, 51(3): 2373- 2380.

[5] 韋徵, 陳新, 陳杰, 等. 輸入電壓不平衡時三相PFC整流器改進單周期控制策略研究[J]. 電工技術學報, 2014, 29(10): 65-72.

Wei Zheng, Chen Xin, Chen Jie, et al. Modified one-cycle controlled three-phase PFC rectifier under unbalanced input-voltage conditions[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2014, 29(10): 65-72.

[6] 郭文杰, 林飛, 鄭瓊林. 三相電壓型PWM整流器的級聯式非線性PI控制[J]. 中國電機工程學報, 2006, 26(2): 138-142.

Guo Wenjie, Lin Fei, Zheng Qionglin. The cascaded nonlinear PI control for three-phase votagle source PWM rectifier[J]. Proceedings of the CSEE, 2006, 26(2): 138-142.

[7] Xu Bo, Liu Kaipei, Ran Xiaohong. Computationally efficient optimal switching sequence model predictive control for three-phase Vienna rectifier under balanced and unbalanced DC links[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2021, 36(11): 12268-12280.

[8] 馬輝, 謝運祥. 基于滑模變結構的Vienna整流器新型雙閉環控制策略研究[J]. 電工技術學報, 2015, 30(12): 143-151.

Ma Hui, Xie Yunxiang. A novel dual closed-loop control strategy based on sliding-mode variable structure of Vienna-type rectifier[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(12): 143- 151.

[9] Qiu Xiaonan, Li Yinghui, Xu Haojun, et al. A dual closed-loop control strategy research based on sliding mode control for Vienna rectifier[C]//2021 Inter- national Conference on Control Science and Electric Power Systems (CSEPS), Shanghai, 2021: 20-24.

[10] Liang Donglai, Li Jian, Qu Ronghai. Sensorless control of permanent magnet synchronous machine based on second-order sliding-mode observer with online resistance estimation[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2017, 53(4): 3672-3682.

[11] Chalanga A, Kamal S, Fridman L M, et al. Imple- mentation of super-twisting control: super-twisting and higher order sliding-mode observer-based app- roaches[J]. IEEE Transactions on Industrial Electro- nics, 2016, 63(6): 3677-3685.

[12] 吳宇, 皇甫宜耿, 張琳, 等. 大擾動Buck-Boost變換器的魯棒高階滑?？刂芠J]. 中國電機工程學報, 2015, 35(7): 1740-1748.

Wu Yu, Huangfu Yigeng, Zhang Lin, et al. A robust high order sliding mode for Buck-Boost converters with large disturbances[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(7): 1740-1748.

[13] Moreno J A, Osorio M. A Lyapunov approach to second-order sliding mode controllers and obser- vers[C]//2008 47th IEEE Conference on Decision and Control, Cancun, Mexico, 2009: 2856-2861.

[14] Vazquez S, Rodriguez J, Rivera M, et al. Model predictive control for power converters and drives: advances and trends[J]. IEEE Transactions on Indu- strial Electronics, 2017, 64(2): 935-947.

[15] Wang Fengxiang, Xie Haotian, Chen Qing, et al. Parallel predictive torque control for induction machines without weighting factors[J]. IEEE Transa- ctions on Power Electronics, 2020, 35(2): 1779- 1788.

[16] Rodriguez J, Kazmierkowski M P, Espinoza J R, et al. State of the art of finite control set model predictive control in power electronics[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2013, 9(2): 1003-1016.

[17] 余晨輝, 汪鳳翔, 林貴應. 基于在線擾動補償的三電平PWM整流器級聯式無差拍控制策略[J]. 電工技術學報, 2022, 37(4): 954-963.

Yu Chenhui, Wang Fengxiang, Lin Guiying. Cas- caded deadbeat control strategy with online dis- turbance compensation for three-level PWM rectifier[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2022, 37(4): 954-963.

[18] Fliess M, Join C. Model-free control[J]. International Journal of Control, 2013, 86(12): 2228-2252.

[19] González-Casta?o C, Flores-Bahamonde F, Young H, et al. Model-free predictive control based on ARX representation: a comparative assessment with proportional-integral regulator[C]//2021 IEEE Inter- national Conference on Predictive Control of Electrical Drives and Power Electronics (PRECEDE), Jinan, China, 2022: 953-958.

[20] Ma Chenwei, Li Huayu, Yao Xuliang, et al. An improved model-free predictive current control with advanced current gradient updating mechanism[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2021, 68(12): 11968-11979.

[21] 趙凱輝, 周瑞睿, 冷傲杰, 等. 一種永磁同步電機的有限集無模型容錯預測控制算法[J]. 電工技術學報, 2021, 36(1): 27-38.

Zhao Kaihui, Zhou Ruirui, Leng Aojie, et al. Finite control set model-free fault-tolerant predictive control for permanent magnet synchronous motor[J]. Transa- ctions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(1): 27-38.

[22] Shtessel Y B, Moreno J A, Plestan F, et al. Super-twisting adaptive sliding mode control: a Lyapunov design[C]//49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Atlanta, GA, USA, 2011: 5109-5113.

Model-Free Predictive Current Control for Three-Phase Vienna Rectifier Based on Adaptive Super-Twisting Sliding Mode Observer

1,21234

（1. School of Advanced Manufacturing Fuzhou University Quanzhou 362200 China 2. National and Local Joint Engineering Research Center for Electrical Drives and Power Electronics Quanzhou Institute of Equipment Manufacturing Haixi Institute CAS Quanzhou 362216 China 3. School of Electrical Engineering Shandong University Jinan 250061 China 4. School of Electrical Engineering and Automation Harbin Institute of Technology Harbin 150001 China）

The three-phase Vienna rectifier is widely used in communication power supply, wind power generation, and electric drive due to its advantages of no dead zone between the same switch bridge, high reliability, and low harmonic content of input current. The traditional control methods applied in Vienna rectifiers mainly include proportional-integral (PI), single-period control, etc. These traditional control methods have simple principles and convenient designs. However, with the increasing requirement of Vienna rectifier performance and the increasing complexity of the application, the traditional control method is difficult to obtain a satisfactory control effect. In order to improve the control performance of the Vienna rectifier under the complex environment, a model-free predictive current control strategy based on adaptive super-twisting sliding mode observer (ASTSMO-MFPCC) is proposed.

Firstly, an ultra-local model independent of system physical parameters is constructed by analyzing the mathematical model under the condition of model mismatch. Secondly, a super-twisting sliding mode observer is designed to estimate the unknown part of the ultra-local model, which can effectively suppress the influence of system disturbance. At the same time, an adaptive gain was designed to dynamically adjust the parameters of the super-twisting sliding mode observe to solve the gain selection problem. Finally, a two-step predictive cost function is constructed to realize the model-free predictive current control. To validate the performance of ASTSMO-MFPCC, a model-free predictive current control algorithm based on traditional sliding mode observer (SMO-MFPCC) is realized and compared under steady-state, dynamic, and parameter mismatch conditions. The simulation and experimental results show that the bus voltage of the ASTSMO-MFPCC algorithm can reach the steady state faster, and the amplitude of voltage change is small in the given voltage and load mutation experiments. From the simulation results of load mutation, it can be found that the observer parameters can adjust adaptively after the load changes. In the steady-state experiment, the A-phase current THD of SMO-MFPCC is 6.7%, while that of the ASTSMO-MFPCC algorithm is only 4.26%. In the parameter mismatch experiment, the D-axis current of SMO-MFPCC has a significant change and needs a long time to stabilize, and the current fluctuation is as high as 2.7 A. The ASTSMO-MFPCC has a smaller change in D-axis current, and the current fluctuation is only 2.1 A. According to the simulation results of inductance parameter mutation, the chattering observed by the adaptive super-twisting sliding mode observer is significantly smaller.

Simulation and experimental results verify the feasibility and correctness of the proposed method, and the following conclusions are drawn: (1) This strategy combines model-free control with predictive control so that the system is independent of the exact physical parameters of the rectifier during operation. (2) The control performance degradation problem of a system caused by the chattering of the traditional sliding mode observer is solved, and the disturbance suppression ability is improved. At the same time, the adaptive gain is designed, and the observer parameters are adjusted dynamically to simplify the gain selection effectively. (3) The comprehensive comparison with the SMO-MFPCC method confirms that the ASTMO-MFPCC strategy has better dynamic and stable performance and anti-interference ability.

Vienna rectifier, super-twisting sliding mode observer, model-free predictive current control

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.222213

TM46

國家自然科學基金項目（52277070）和福建省科技計劃項目對外合作項目（2021I0039）資助。

2022-11-25

2022-12-24

汪鳳翔 男，1982年生，研究員，博士生導師，研究方向為電機驅動與電力電子。E-mail: fengxiang.wang@fjirsm.ac.cn

于新紅 男，1989年生，工程師，研究方向為電力電子技術。E-mail: xinhong.yu@fjirsm.ac.cn（通信作者）

（編輯 陳 誠）