插电式混合动力汽车模型预测控制策略研究

针对传统插电式混合动力汽车智能控制策略计算量大,难以实现实时最优控制的问题,提出了基于蓄电池充放电管理的插电式混合动力汽车预测控制策略.利用实测通勤插电式混合动力汽车车速信息,以蓄电池荷电状态为系统状态变量,以蓄电池充放电功率为系统控制变量,插电式混合动力汽车燃油消耗量最低为系统性能指标,设计了插电式混合动力汽车的模型预测控制智能优化算法,运用连续广义最小残量方法求解最优控制问题.在Matlab/Simulink与GT-POWER联合仿真平台上进行仿真,实验结果验证了所设计的模型预测控制算法不仅可以大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性,而且能够满足实时控制的要求.     

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。     

基于功率回馈的光伏系统MPPT控制器研究

针对传统光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)技术变负载和环境条件下太阳能利用率低的缺点,根据光伏电池的动态输出特性以及闭环MPPT技术,在对MPPT控制器光伏电池组件进行理论和实验分析的基础上构建了Boost MPPT硬件电路,搭建了光伏发电系统试验台,设计了基于无损功率回馈法的MPPT控制器,进行了该控制策略与传统控制策略的传输效率对比研究,并将这种改进策略应用在光伏发电的最大功率追踪系统中。实验结果证明了该控制方法在提高变换器传输效率方面的作用及其在光伏系统应用中的优势。     

混合动力汽车模型预测控制策略研究

针对传统混合动力汽车控制方法无法实现实时最优控制的问题,提出了基于简化混合动力汽车系统模型的预测控制智能优化策略.通过将3自由度的系统模型简化为1自由度的系统模型,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MATLAB/Simulink与GT-POWER联合仿真平台进行仿真,实验结果验证了系统模型简化的有效性,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.     

基于预测模型的光伏系统MPPT研究

针对传统光伏电池最大功率点跟踪技术扰动观察法中参考工作电压难以确定的缺点,提出了一种基于预测模型的MPPT方法。预测模型根据光伏电池的动态输出特性和环境条件,预测参考工作电压,并以其为扰动观察法的初值,在更小范围内搜索最大功率点。在基于DSP控制的硬件平台上进行实验,进行了该控制方法与传统控制方法的效率对比研究,实验结果证明了该控制方法在可快速搜索到最大功率点,并可显著提高光伏电池的发电效率。     

复合能源电动汽车双向DC变换器控制研究

以提高电动汽车续驶里程和控制性能为目标,对目前复合能源电动汽车驱动和再生制动控制系统的双向DC变换器进行了研究,搭建了双向DC变换器硬件平台.为保证复合能源电动汽车闭环系统在模型和参数不确定性条件下的鲁棒性,设计了基于变换器参数匹配的最佳功率-效率控制器.实验结果验证了这种控制方法应用于双向DC变换器的有效性.