基于模糊PI控制的蓄电池智能充电控制系统研究

蓄电池充电过程中存在复杂的、时变的化学反应和电化学反应,加之蓄电池参数的非线性、离散性和不确定性,采用常规PI控制在对其实现控制时往往效果不佳。模糊控制不过分依赖被控对象的数学模型,针对传统模糊控制的不足,提出基于遗传算法的模糊PI控制规则优化方法,并利用大时滞对象作为充电系统的被控对象做仿真分析,得出基于遗传算法的模糊PI控制优于常规模糊PI控制。     

基于PI控制的蓄电池核容充电管理

变电站内蓄电池监测与核容的关键问题是对蓄电池充放电,采集电气参数来判定电池的状态。蓄电池参数的非线性、离散性和滞后性使得常规的能量管理系统无法准确快速控制核容时的充放电,特别是现有的恒压充电方式容易造成过度充电,温度骤升。通过反馈比例积分(PI)控制,采用反馈电压模式控制和分段电流模式方法将电池电压、电流和温度保持在安全范围内的同时,提升核容工作效率,保护电池健康。MATLAB/Simulink仿真显示,PI控制反馈参数可较快使蓄电池达到最佳充电状态。     

基于模糊自适应PID控制的铅酸蓄电池充电系统仿真

采用基于模糊自适应PID控制的方法,对铅酸蓄电池充电系统的电压环和电流环分别进行控制,解决了非线性时变充电系统信号量不能定量表示及评价指标不能确定的问题。在Matlab/Simulink仿真平台下,对电压环控制系统和电流环控制系统分别进行了模糊自适应PID控制仿真,并与常规PID控制系统作了对比分析。仿真和对比分析结果表明,加入了模糊自适应PID控制的系统具有良好的动态响应性能和稳定性。     

模糊控制技术在蓄电池快速充电系统中的应用

为了使充电电流更接近于蓄电池充电能接受曲线,提高充电效率,在分析铅酸蓄电池恒流充电曲线特点的基础上,提出对充电电流进行模糊控制的方法.以14 V/182 Ah铅酸蓄电池为例,阐述了铅酸蓄电池模糊控制器的设计过程,并介绍基于模糊控制器的铅酸蓄电池快速充电系统实现方法.     

微机控制的蓄电池充电系统

本充电系统可以根据充电时蓄电池要求的电压、电流来调整充电电源的电压，保证充电质量，减轻操作人员的劳动强度。     

晶闸管智能模块在蓄电池充电系统中的应用

在电力电子应用领域中,晶闸管智能模块的应用越来越广泛.介绍了一种晶闸管智能模块的结构原理和控制系统的特点.在蓄电池充电系统中,采用此模块,用微机对晶闸管智能模块的输出进行控制,可实现蓄电池智能化快速节能充电.该模块维护方便、连线简单,简化了充电系统的设计.     

模糊PI控制在交流调速系统中的应用

传统PI控制对具有非线性、大时滞、时变、强耦合等特性的被控对象的控制效果不理想。针对该问题,将模糊PI控制引入到交-交变频同步电机调速系统中,以模糊PI控制器代替传统的PI控制器。阐述了模糊PI控制器的原理以及算法,最后将其应用到12kW交-交变频三相同步电机系统中。实用表明,系统的各项参数指标均优于传统PI控制。     

基于模糊自适应PI控制的开关磁阻电机直接转矩控制

针对常规模糊控制器在开关磁阻电机直接转矩控制（DTC）中的超调量大、响应慢、脉动大等问题,提出一种基于遗传算法的模糊自适应PI控制器的速度调节器设计方案,结合遗传算法与模糊PI控制,应用遗传算法优化模糊自适应PI控制器的模糊控制规则和量化因子及比例因子,以确保开关磁阻电机直接转矩控制系统响应具有最优的动态响应和稳态性能。仿真与试验结果分析表明,与传统模糊PI控制相比,该设计方法具有适应性强、动态响应好、鲁棒性强等优点,取得了比较满意的控制效果。     

单片机控制的大功率IGBT蓄电池充电系统

介绍了单片机控制大功率ＩＧＢＴ蓄电池充电系统的主电路结构及控制电路组成。该系统采用第三代ＩＧＢＴ和ＰＷＭ控制技术,通过检测充电电压,电流等参数,实现对蓄电池的快速智能育电。     

基于析气量控制的蓄电池充电系统设计

提出了一种基于析气量控制的蓄电池充电系统。通过一系列蓄电池析气实验,发现了析气速度、析气总量在充电过程中的变化规律,找到了在蓄电池充电过程中,析气控制器参与控制的关键参数范围,从而组成了以析气量为输出的蓄电池充电闭环控制系统。     

基于专家系统的蓄电池智能充电装置

采用专家系统控制策略,对蓄电池的充电方式进行有效的控制,可对蓄电池进行常速、快速等方式的充电,使蓄电池的使用寿命、充电速度和容量明显提高。在串联充电过程中加入均衡器,能有效防止过充电。用微机及单片机系统构成一个智能充电管理器,以对蓄电池组的充电过程进行实时检测和控制。     

基于风光互补的蓄电池充电技术研究

为提高风光互补发电系统中蓄电池使用寿命,设计并实现了新型节能铅酸蓄电池快速充电系统。采用安时计量法确定蓄电池SOC估计容量,实时调节蓄电池充电状态和充电控制。通过分析比较传统三阶段蓄电池充电方法,结合风光互补发电系统中蓄电池充电易受外部环境影响的特点,建立风光互补发电系统蓄电池快速充电控制策略。实验结果表明,在外部风光环境发生变化扰动时,该充电策略可根据蓄电池状态合理控制充电电流大小,提高充电速度和延长使用寿命。     

基于CAN总线的锂离子电池组充电管理系统

锂电池串联用作设备电源时,各节电池单体的个体差异比较大,会导致电池放电特性不一致。通过对锂离子电池组充电特性研究,运用PID控制算法控制电池单体恒流恒压充电,各个模块通过CAN总线上传电压电流电量信息,实现电池单体监控,实现恒流、恒压充电、过流、过压及短路保护,该设计使得每个模块独立运行,完成充电后电池均衡性强,并明显提高了控制精度。     

基于BP算法的氢镍电池充电均衡策略

为了提高电动车的使用寿命,改善电池组的工作性能,在对典型的电压均衡控制和荷电状态均衡控制进行理论分析的基础上,提出了基于变步长的反向传播误差(back propagation,BP)神经网络及200 Ah氢镍电池小电流均衡控制策略。该均衡方法采用大电流充电和小电流均衡,考虑了充电过程中的析气与复合。对电池组进行的模拟仿真结果表明,电压检测精度得到提高,具有良好的均衡效果和均衡速度。     

基于LabVIEW的锂电池组充电管理系统设计

为了解决锂电池组串联充电每个电池单体个性差异的问题,采用并联充电方式,设计了一种基于LabVIEW的锂离子电池组充电管理系统。上位机程序使用图形化开发软件LabVIEW编写,完成人工设定充电参数,实时监测80块电池单体的电压、电流、电量、电池状态并进行相应数据的存储,发生故障时,及时进行报警并保存故障信息等功能。上下位机之间采用CAN总线以主从的方式进行通讯,运用队列的方式作为接收数据缓存区,解决了80块电池单体与上位机通信协调问题。对电池组进行充电实验,显示电池组状态信息,表明充电管理运行良好,可靠性强,具有较好的实际应用前景。     

A modified MPPT control loop for PV/battery‐charging system using PI controller optimally tuned with GA

In this study, a stand‐alone photovoltaic (PV)/battery‐charging system is proposed to efficiently charge a lead–acid battery with the available maximum power from the PV array. The relative sizing of the battery characteristics with respect to the PV array characteristics is indicated. The maximum‐power‐point (MPP)‐tracking operation is achieved through developing a new control loop, which is based on using the incremental conductance algorithm and the PI controller. The parameters of the PI controller are optimally tuned using the genetic algorithm (GA) by minimizing the integral of squared error and settling time. The proposed system was simulated twice by using MATLAB‐SIMULINK and by writing the appropriate MATLAB code in an M‐file. The SIMULINK model was designed to investigate the performance of the proposed system, whereas the M‐file model was designed to be used with the GA tool under MATLAB software, to optimally tune the PI controller. The simulation results indicated a rapid tracking capability for the PV array MPPs and a good matching between the PV array and the battery under various charging conditions. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于遗传算法的有源消声系统设计

建立了基于遗传算法的自适应有源消声模型,介绍有源消声系统原理,自适应控制系统的关键在于其控制算法,用算法来调整滤波器的系数.在消声系统里必须考虑的因素主要有误差、声音的延迟、声音的衰减、在公式中适当的加入相位变化等.该系统结合神经网络算法,遗传算法和BP算法结合并改进提高了精度和准确性,可以用来优化神经网络的结构及其权值.实验分别从单音和复音情况进行,实验结果证明了基于神经网络算法的自适应有源消声系统有良好的消声效果,该系统稳定性较强.     

基于遗传算法与模糊PID复合控制的电机调速研究

为了加强永磁同步电机调速系统的智能控制,提出了一种基于遗传算法与模糊PID智能控制的永磁同步电机调速控制策略。首先建立永磁同步电机的基本模型,利用遗传算法对模糊PID控制器进行改进,优化其参数选择和提高控制效率,并搭建Simulink仿真模型和实验验证模型。其结果得到:利用遗传算法能够迅速得到模糊PID控制器的最佳匹配初始参数,且在电机启动阶段和突加干扰阶段,遗传改进模糊PID控制系统相比于传统的PID控制系统其转速、转矩以及三相电流输出均表现出更加稳定以及波动更小。系统出现干扰后,在该组合智能控制作用下系统在极短时间内恢复稳定,其动态响应速度显著快于传统PID控制方法。结果表明该基于遗传算法与模糊PID控制系统能够对永磁同步调速系统进行有效控制,进而使系统具有较优异的启动特性和动态稳定。     

感应电机DTC系统中遗传模糊自适应PI控制研究

针对感应电机(IM)直接转矩控制(DTC)中采用常规模糊控制器带来超调量大,响应慢,脉动大等问题,提出一种基于遗传算法和模糊自适应PI控制的速度调节器设计方案。它采用遗传算法优化模糊自适应PI控制器的模糊控制规则和量化因子Ke,Kec及比例因子KuP,KuI,以确保IM的DTC系统响应具有最优的动态和稳态性能。仿真与试验结果分析表明,与传统模糊PI控制相比,该设计方法具有适应性强,动态响应快,鲁棒性好等优点,取得了较满意的控制效果。