PWM整流器具有能量双向流动、功率因数可调、网侧电流正弦和母线电压可调的特点,得到了广泛的应用。在实际应用中,PWM整流器会遇到参数摄动和外部扰动,参数摄动主要是由于环境温度引起参数发生变化。外部扰动通常表现为电网不平衡或者电网含有谐波。参数发生变化造成控制性能下降,表现为网侧电流畸变,谐波增大,功率因数降低,严重地可能会导致系统不稳定。参数变化对系统影响较大,特别是对系统参数依赖度较高的控制算法,如预测控制。电网电压发生扰动时,网侧电流也会畸变,不满足并网标准。因此,亟需解决PWM整流器在实际应用中遇到的扰动问题。本文首先介绍了两种畸变电网下的正负序提取方法,信号延迟消除法和广义傅里叶变换,为畸变电网下的研究奠定了基础。其次,针对PWM整流器参数变化问题,首先从参数辨识角度来解决。重新推导最小二乘法在不平衡电网下的辨识模型,通过仿真和实验验证了改进的最小二乘法的有效性。本文还研究了梯度校正的辨识方法,梯度校正法由于收敛速度慢,很少用于实时参数辨识,本文在现有的研究基础上,改进了梯度校正法,使其参数收敛速度跟最小二乘法相似,但计算量略小于最小二乘法,最后在畸变电网下验证了两种参数辨识方法的有效性。然后,本文从无模型控制和扰动观测的角度来提高系统的鲁棒性。无模型控制研究了三种方法,基于电流差分、超局部模型和扩张状态观测器。由于无模型控制不用到系统参数,因此其具有非常强的鲁棒性。在不平衡电网下,把观测的扰动用来补偿扰动带来的误差,提高了系统的鲁棒性。将无模型控制和扰动观测分别和预测控制结合,解决了预测控制对参数依赖性强的问题,再与正负序提取方法结合,实现了畸变电网下的鲁棒控制,其有效性得到仿真和实验验证。最后,本文研究了无电网电压传感器控制。虚拟磁链能够实现无电网电压传感器控制,同时对谐波有一定的抑制。传统基于低通滤波器的虚拟磁链不适用于不平衡电网,本文对此进行了改进,然后跟信号延迟法结合,实现了畸变电网下的无电网电压传感器控制。