电动汽车双向充电桩有限集模型预测控制研究

为提高电动汽车双向充电桩并网电流质量和抗干扰能力,并抑制其电流谐波,结合模型预测控制特性分析,提出了电动汽车双向充电桩的有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)方法。首先,在同步旋转坐标系下建立了变流器的离散数学模型。然后,在传统模型预测控制基础上设计了输出电流的(k+2)时刻预测值,再将预测值和采样时刻的电流误差以及直流(DC)母线电压的误差作为价值函数的控制因子,寻求价值函数的最小解,以达到最优控制效果。仿真结果表明,相比传统比例积分(PI)前馈控制策略,FCS-MPC有效提高了DC母线电压的稳定性和抗干扰性,并将网侧电流控制在更低的总谐波失真水平下。考虑到组成价值函数控制因子的电压、电流、开关频率等物理量直观且易于采集,FCS-MPC方法可推广应用于同类的电力电子变换器。     

基于信-能复合调制的多母线直流 微电网电流边缘控制策略

尽管直流微电网内新能源的分布式电流均衡控制已经得到了广泛的研究,但实际直流微电网中的通信线路往往是不可靠或者不存在的.基于此,提出一种在无传统通信网络环境下的多母线直流微电网的电流边缘控制策略,以实现电流均衡.首先,设计面向直流微电网的信息-能量复合调制(information-energy dual modulation, IEDM)策略,消除传统的通信设备和通信网络线路,实现新能源电源之间的信息交互.其次,构建多母线直流微电网的状态方程模型,进而将其转化为标准的异构多智能体模型.基于此模型,提出直流微电网内二级控制器的多智能体H_∞边缘协同控制策略,同时基于IEDM策略,设计周期性动态事件触发通信协议.最后,通过半实物仿真测试系统验证所提出的基于信息-能量复合调制的多母线直流微电网的电流边缘控制策略的有效性.     

基于改进模糊PI控制的双有源桥DC-DC变换器

在直流微电网中,针对直流负载扰动的过程会造成直流电压动态响应速度缓慢;同时,负荷投切时会引起直流电压超调量大的问题。采用改进模糊PI控制,并将其应用在直流微电网中储能单元的双有源桥DC-DC变换器。首先,在现有模糊PI控制中加入预处理环节,该环节对直流电压的误差大小进行及时判断与跟踪,使直流母线电压迅速达到参考值,提高了直流电压的动态响应速度;其次,分析了现有模糊PI控制算法的规则表对参数调节过程中存在精确度不足的规则,对其进行修改得到改进模糊PI控制的规则表,以减小直流电压的超调量;最后,对所提的改进模糊PI控制进行仿真对比验证。仿真结果表明:对现有的PI控制器和模糊PI控制器而言,改进的模糊PI控制器在稳态响应速度、超调量以及抗干扰性能上得到显著提高,提高了直流母线电压质量。     

非线性时滞系统双阶段神经网络的改进广义预测控制

针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况,提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先,设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型,用于对非线性时滞系统进行建模,避免非线性系统下的模型失配问题;其次,采用比例积分(proportional integration, PI)结构优化广义预测控制目标函数设计,提高隐式广义预测控制性能;同时,改进控制增量选取策略,利用所预测的未来控制增量修正当前时刻控制增量;最后,将所设计的预测模型和预测控制方法应用于一个数值案例和锅炉燃烧系统,验证了所提控制策略的有效性。     

超级电容在起重设备中的应用仿真

利用Matlab对超级电容在电机启动时通过升压斩波电路对直流母线提供额外能量,及对直流母线回馈电能时,直流母线降压对超级电容充电的控制结果进行仿真。通过仿真,检测系统设计中的问题,为系统的实现提供了可靠的依据。     

非隔离式CC/CV模式切换PI控制燃料电池升压充电器设计

为实现燃料电池对锂聚合物电池充电纹波降低,提出非隔离式恒定电流/恒定电压模式切换PI控制燃料电池升压充电器设计方法。针对燃料电池需要电源启动平衡设备问题,将其作为锂聚合物电池备用充电电池,并对充电过程中传统升压充电器存在的纹波幅值较大,不利于电池寿命的问题,通过升压充电器稳态特性分析和传递函数推导,设计了基于商用集成电路MAX745的外部PI控制器,实现了恒定电流(Constant current,CC)和恒定电压(Constant voltage,CV)充电模式切换,获得较好的纹波抑制和稳定充电效果。实验结果表明,所提算法具有较高的稳定裕度,并可获得较快的充电速度和较低的电池损耗,验证了所设计充电电路的有效性。     

基于抗扰增强型广义预测控制的永磁同步电机伺服系统

为了提高永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)伺服系统的响应速度及控制精度,提出一种连续时间域下基于抗扰增强型广义预测控制方法.首先,通过构造高阶扩张状态观测器(high-order extended state observer,HOESO)对模型参数摄动及外部不确定性负载扰动进行估计,同时将干扰以及转子角速度的估计信息引入至位置轨迹输出预测序列中,实现对预测模型偏差的修正.进一步,通过求解位置跟随误差性能指标的优化问题,得到最优控制序列的显示解析解,并从理论上给出控制参数的选择规则.最终,利用Lyapunov理论对闭环系统进行严格的稳定性分析,并在快速控制原型(rapid control prototype,RCP)对拖实验平台上进行所提控制算法的性能验证.实验结果表明,与串级PI控制和传统广义预测控制相比,所提方法提高了伺服系统的位置跟踪精度和抗干扰性能.     

电压源型高压直流输电系统的反步变结构控制

为提高电压源高压直流输电系统(voltage source converter-high voltage direct current,VSC-HVDC)受扰时的动态性能,提出一种可预测不确定度上界的反步变结构控制策略.通过分析电压源变流器dq0坐标下的数学模型,应用传统反步设计方法,获得系统变流器控制策略:为消除系统实际运行中的扰动影响,加入一个含有不确定度PI预测方案的变结构控制环节,使各子系统受扰时仍能满足Lyapunov渐近稳定条件.基于MATLAB/Simulink环境,研究了VSC-HVDC系统交流侧两相短路故障工况,仿真结果表明,采用所提控制策略的控制效果优于传统双闭环PI矢量控制,并可进一步提高VSC-HVDC系统的动态性能,系统鲁棒性增强.     

基于功率控制的三相电压型PWM整流器控制器设计

提出基于功率控制的三相电压型PWM(pulse width modulation)整流器控制器设计方法。根据能量守恒原理建立的VSR(voltage source rectifier)数学模型可通过忽略回路电阻及电感充放电所消耗的能量等效成线性定常系统。系统外环采用电容储能控制,内环采用电流控制,同时引入直流负载功率补偿,实现对电容储能变化率的直接控制。电流内环采用前馈解耦PI(proportional-integral)控制,将内环等效成一阶惯性环节。电容储能外环采用PI控制,利用代数分析及根轨迹分析,提出外环PI参数的设计方法。VSR系统整体等效为二阶系统。仿真结果表明：本文所提出的控制器设计方法能使得VSR达到优异的性能。     

基于微分平坦理论的固态变压器两级联动控制

固态变压器(Solid State Transformer, SST)的直流端口可供电动汽车(Electric Vehicles, EV)和可再生能源发电设备接入直流微网，然而母线电压的稳定直接影响直流负载和电动汽车充电站的稳定运行，故保证直流母线电压的稳定至关重要。依据基尔霍夫电压定律和功率传输原理推出SST的一次侧直流母线电压不仅受网侧电压、电流的扰动影响，同时还与隔离级移相比、二次侧直流母线电压有关；基于微分平坦理论设计出SST的输入级和隔离级两级联动控制策略，通过前馈控制量和误差反馈补偿量能使一次侧直流母线电压较光滑地跟踪其参考值。最后在PSCAD平台搭建模型，针对多种工况进行仿真测试，结果表明所提控制策略优于传统的d-q解耦控制，能够更好地实现一次侧直流母线电压的稳定。     

基于扩张状态观测器的无速度传感器容错逆变器驱动永磁同步电机系统自抗扰模型预测转矩控制

针对三相四开关逆变器驱动永磁同步电机(PMSM)系统,基于扩张状态观测器(ESO)技术,提出了无速度传感器的自抗扰模型预测转矩控制(ADRMPTC)策略.建立了三相四开关逆变器驱动PMSM系统的数学模型;采用ESO技术构造了PMSM系统转速观测器,以实现对转速快速准确地实时估计;用自抗扰控制器(ADRC)作为系统的转速调节器,以提高系统的鲁棒性;利用模型预测转矩控制(MPTC)方法,以达到减小转矩和磁链脉动的目的.所设计基于ESO的无速度传感器ADRMPTC策略能够使三相四开关逆变器驱动的PMSM系统可靠稳定运行,达到满意的转矩和转速控制效果.与基于PI的MPTC策略相比,本文控制策略使PMSM系统不仅具有良好的动态性能,而且具有较强的抗负载干扰能力.仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性.     

燃料电池汽车最优氢耗马尔科夫决策控制

本文基于马尔科夫决策过程提出一种燃料电池汽车最优等效氢燃料消耗控制策略.控制策略以部分观测量为基础,以马尔科夫转移概率矩阵为条件,采用基于蒙特卡洛马尔科夫(MCMC)算法的Metropolis-Hastings采样方法,获得平均奖励输出,进而通过最优氢燃料消耗代价函数的优化以控制在氢燃料电池系统和动力电池系统间进行能量分配.该策略避免了目前燃料电池汽车控制策略过度依赖未来需求功率的预测以及预测模型的准确性.在建立燃料电池汽车动力模型,燃料电池系统和动力电池系统模型的基础上,进行了包含自学习系统、基于MH采样的平均奖励过滤系统以及控制选择输出系统的控制策略设计.通过仿真和实验结果表明基于马尔科夫决策控制策略的有效性.     

全方位机器人的重心位置预测与轨迹跟踪控制

针对全方向移动机器人存在非线性动态强耦合、实时重心偏移及难以实现高精度跟踪控制的问题, 本文提 出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的重心位置在线预测的轨迹跟踪控制法. 首先, 建立考虑重心偏移的动力 学模型并基于LSTM神经网络训练构建其对比模型; 其次, 基于模型对比法实时估计重心偏移参数, 再基于张神经 网络(ZNN)对估计的重心偏移参数进行预测以减小估计过程引起的滞后; 最后, 基于非线性动态反馈解耦法设计数 值加速度控制算法, 且基于离散系统极点配置法分析了系统的稳定性. 仿真结果验证了所提方法相对于数值加速 度控制器与自适应控制器因能在线预测重心偏移参数完成高精度动态解耦实现控制精度的提高. 实际实验中, 所 提控制算法相比数值加速度控制及模型预测控制, 其跟踪精度明显提高, 这表明所提控制算法可显著减小重心偏移 对跟踪控制精度的影响.     

基于预设性能的船舶直流微电网终端滑模反推控制

为了解决船舶直流微网中负载突变带来的直流母线电压波动问题,本文首先在微网中引入混合储能系统并构建船舶直流微网的数学模型,接着采用一阶低通滤波的策略分配差额功率,最后设计了一种基于预设性能的终端滑模反推控制策略.在控制器中引入预设性能函数,使直流母线的跟踪误差按照预设的曲线进行快速收敛,定义跟踪误差的终端滑模面并利用反推的方法求解出控制器,最后对整个闭环控制系统的稳定性进行了证明.通过MATLAB/Simulink仿真,并与PI、反推控制策略进行对比,突显所设计的控制策略在稳定直流母线电压、减小调节时间、加快负荷响应速度等方面的有效性与优越性.     

计及云边协同的综合能源系统双层优化

多区域互联的综合能源系统具备两大优势：区域内部多能互补与区域之间能量互济,本文针对综合能源系统设计了一种云边协同调控方法以兑现这两大优势。首先,本文设计了能量管理云平台-边缘控制器双层架构分别统筹子区域内和子区域间的能量流,子区域以预测控制方法(model predictive control, MPC)实现边缘控制器内部能量的实时调控。其次,基于所提双层架构设计了包括集中调控层-分布协同层的双层能量优化模型,集中调控层负责区域间能量互济以降低整个系统对外部配电网的能量需求,提高系统运行经济性;分布协同层负责控制区域内可控机组以降低实际运行工况与日前调度计划值的偏差,降低系统运行波动性。然后,研究了交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)求解所提双层能量优化模型的具体步骤。最后,仿真验证了所提云边协同能量调控方法对多区域互联综合能源系统经济性与稳定性的改善作用。     

PWM整流器的无源滑模非线性控制

为提高三相电压型PWM (pulse width modulation)整流器的稳态与动态控制性能,提出了无源滑模非线性控制方案.基于PWM整流器欧拉-拉格朗口系统动力学模型,分析了系统内在无源特性.从全局能量角度出发,利用系统无源性,通过能量成形与阻尼注入方法,给出了PWM整流器的辅助设计系统.设计了滑模变结构电流内环控制器与PI(proportional-integral)电压外环控制器,同时采用基于饱和函数的准滑模控制方法解决了控制力的抖动问题.仿真实验结果表明,所提控制方法可实现三相电压型PWM整流器的单位功率因数控制与直流电压快速调节,同时具有很强的抗电网电压和负载扰动能力以及对于参数摄动的鲁棒性.     

多无人机自适应编队协同航迹规划

针对多无人机(UAV)协同航迹规划中因编队队形约束而忽略部分较窄通道的问题,提出了一种基于自适应分布式模型预测控制的快速粒子群优化(ADMPC-FPSO)方法。该方法利用领航跟随法和虚拟结构法相结合的编队策略构造出虚拟编队引导点,以完成自适应编队协同控制任务。根据模型预测控制的思想,结合分布式控制方法,将协同航迹规划转化为滚动在线优化问题,且以最小距离等性能指标为代价函数。通过设计评价函数准则,使用变权重快速粒子群优化算法对问题进行求解。仿真结果表明,通过所提算法能够有效实现多无人机协同航迹规划,并可根据环境变化快速完成自适应编队变换,同时较传统编队策略代价更低。     

基于队列行驶的混合动力汽车节能预测控制方法研究

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑队列行驶对车辆能量管理影响的问题,本文提出了基于队列行驶的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的降阶模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用计算机进行仿真,仿真结果验证了系统模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。     

模型未知LTI系统的数据驱动预测控制

针对含有随机噪声的模型未知线性时不变(LTI,linear time invariant)系统模型建立过程复杂且控制律难以得到的问题,提出一种基于数据驱动的预测控制方法;基于系统行为学理论和平衡子系统辨识方法,仅利用测量得到的系统数据构建被控系统的非参数模型,将其和预测控制理论相结合设计出基于数据驱动的预测控制器,对于系统测量数据中存在的有界加性高斯噪声,通过引入数据的松弛变量和L2正则项来降低噪声扰动的影响,采用滚动时域优化策略计算最优控制序列并将其作用于被控系统,实现了系统对设定值的轨迹跟踪;将所提控制策略应用于四容水箱系统,仿真结果表明所提方法能实现四容水箱系统的液位跟踪控制,且与同样基于数据驱动的子空间预测控制方案相比,所提方法具有更好的动态性能,且该策略在抗噪声扰动方面有明显优势,具有更强的鲁棒性。     

一种提高Ad Hoc网络节点能量效率的DPM模型

在节点能量有限的Ad Hoc网络中，如何延长节点电池寿命并提高能量效率是能量问题研究的关键之处。针对这一问题，提出了移动节点的动态策略管理(DPM)模型，并在模型中引入了随机优化控制策略以提高节点能量效率。然后应用概率模型检测技术将其建模为DTMCs，并使用PRISM对这一策略和DPM中另外两种常用预测策略进行了比较，结果表明这一优化策略对网络的拥塞、延时及可靠性影响较小，其总体节能效果优于上述两种预测策略。