多端口DC-DC变换器型风光互补系统的分布式模型预测控制

针对大规模且地理分散的风光系统中,各个子系统之间缺乏信息交流,相隔较远且无法实现同步优化的问题,提出用分布式模型预测控制的策略对其系统进行协同优化和调节,从而实现整个风光互补系统中的功率平衡和电压稳定运行要求.针对传统风光互补系统中风力、光伏和蓄电池三个子系统之间都是通过多个单端口双向的DC-DC变换器来实现功率流动的现状,提出把多端口双向DC-DC变换器运用到风光互补系统中.实验研究证明,提出的分布式模型预测控制策略相比于传统的控制方法运用到多端口DC-DC变换器型风光互补系统中,优化速率高且保证了系统的安全可靠运行.     

基于分布式控制的水储微电网出力控制策略

常用的分数阶模糊PID控制器控制策略、导前微分控制策略受响应反调量大影响,有功输出曲线波动幅度大,导致控制效率较低,为了解决该问题,提出了基于分布式控制的水储微电网出力控制策略.根据分布式水储微电网结构,分析水储发电特性.采用PI-PD控制方法对微电网出力进行控制,构建水储微网模拟控制模型,并计算水电机组当前功率指令,...     

基于预测控制算法的双层隔振系统主动控制

针对柴油机低频周期振动干扰控制问题,研究将模型预测控制算法(MPC)引入柴油机主动隔振技术。对基于模型的预测控制算法进行理论分析,并对垂向自由度的柴油机双层隔振系统模型,在MATLAB/Simulink中建立其MPC控制系统,将得到的仿真结果与传统PID算法仿真结果对比;研究结果表明,MPC算法更好地降低了系统的振动传递,提升了系统的稳定性。     

直流微电网中 DC-DC 变换器的切换控制方法研究

本文针对直流微电网中的DC-DC变换器进行了研究,以变换器的开关动作为切换信号建立线性切换系统模型,基于PWM波的特性提出一种新的切换控制方法用于DC-DC变换器网络。该切换控制方法既与时间有关又与系统状态有关,首先通过系统状态误差信号来确定每一周期内的切换时间且在周期的端点处必须切换,然后将周期内对应子系统的激活时间累加得到该周期的占空比。通过仿真和实验对比,可以看出该方法限定每个开关周期只进行一次切换,能够降低系统的切换频率,在负载需求波动时能够快速响应并将输出电压稳定在期望值的±1%内,验证了该切换控制方法的优越性。该方法的实施将在一定程度上降低直流微电网的损耗和提高其稳定性。     

基于定频PWM滑模的直流微电网控制策略

针对由太阳能光伏板、蓄电池和负载组成的直流微电网结构,在孤岛运行方式下光伏输出功率波动较大以及直流母线电压响应速度慢,鲁棒性较弱的问题,提出一种基于PWM的滑模电流控制器,对蓄电池的充放电过程进行控制,并在传统的最大功率跟踪控制方法上加入闭环控制器,通过在Matlab中搭建仿真电路模型,结果表明光伏系统工作在最大功率点的同时,直流母线电压也能维持恒定,且具有较快的响应速度和较强的鲁棒性。     

基于功率分层的微电网母线电压稳定自动化控制方法

为解决微电网母线电量过度损耗的问题,实现电压传输信号的合理分布,提出基于功率分层的微电网母线电压稳定自动化控制方法。根据功率分层标准,实施对电流环的解耦处理,推导部分微电源约束条件,确定微电源V/f估值参量的具体数值,实现基于功率分层的微电网母线电压估算。建立微电网配电模型,分析电压功率谱的波动特性,按照电压信号赋值结果,求解自动化校正系数,实现微电网母线电压稳定自动化控制方法的设计。对比实验结果：功率分层算法作用下,微电网母线电量损耗数值得到较好控制,解决了电量信号的过度损耗问题,能够实现对电压传输信号的合理分布。     

计及交换功率成本的微电网群分布式优化调度

多个微电网组成的微电网群通过电能互济可以应对出力波动,降低总运行成本.但微电网群拓扑结构复杂,协调困难.考虑了微电网间交换功率成本,以总运行成本最小化为目标,结合交替方向乘子法和模型预测控制方法,提出了微电网群分布式调度算法.互联微电网仅需求解自身优化问题,然后传递期望交换功率信息,通过迭代求解实现微电网群的经济调度....     

矩阵变换器驱动永磁同步电机的模型预测转矩控制（英文）

针对三相永磁同步电机（PMSM）系统,采用矩阵变换器（MC）驱动方式,设计了模型预测转矩控制（MPTC）的策略。采用MC驱动替换常规交-直-交变换器,以提高系统输入侧的功率因数（PF）,而MPTC预测电压空间矢量保证了系统有良好的转矩和磁链控制效果。在建立MC驱动PMSM系统的数学模型的基础上,给出了MC驱动PMSM的MPTC设计方法。MPTC策略不仅使MC驱动的PMSM系统稳定运行,具有较好的转矩和磁链控制效果,而且输入侧PF能够达到1。与直接转矩控制（DTC）策略相比较,该策略具有更强的抗负载干扰能力和跟踪给定转速变化的能力。最后,通过仿真实验验证了该方法的正确性和有效性。     

基于净负荷预测的独立微电网协调控制策略

针对主从式控制结构的独立微电网中可再生能源发电及负荷随机波动的问题,提出了一种基于净负荷超短期预测的微电源协调控制策略,以保障独立微电网的稳定运行.介绍了独立微电网的结构,阐述了净负荷的概念.通过在线采集功率数据,运用最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法分别对微电网内负荷及可再生能源出力进行了滚动预测,实现了对净负荷的超短期预测.在预测结果的基础上,主动修正了可控电源日前出力计划,提前响应系统净负荷变化,减轻主电源的调节压力,提高了独立微电网系统的可靠性.算例结果证明了该预测方法的精度,并验证了该控制策略的有效性.     

基于模型预测控制的快速温度调节器

模型预测控制(MAC)用脉冲响应建立预测模型,按预测值反馈计算下一步控制量,因而可大大提高控制速度。温度过程的脉冲响应容易在线测取、现场整定参数只有一个、使用方便,因此可以设计成通用快速温度调节器。仿真和试用结果令人满意。     

基于非线性模型预测控制的分布式驱动电动汽车多目标扭矩协调控制

针对目前分布式驱动电动汽车存在横摆稳定性控制目标单一的问题,提出了一种基于非线性模型预测控制(MPC)的多目标扭矩协调控制策略。上层控制器为基于七自由度车辆模型的非线性MPC速度及横摆力矩控制器,下层控制器为兼顾稳定性和经济性的多目标扭矩协调控制器,在目标函数中考虑了路面附着利用率和轮毂电机功率损耗,可实现扭矩动态协调分配。最后,选用低附着系数的双移线工况和驾驶循环工况,在CarSim/Simulink联合仿真平台上将所提方法与传统方法相比较。仿真结果表明：所提出的控制策略能够使车辆质心侧偏角、横摆角速度较好地追踪理想值,车辆稳定性较传统方法得到了提高,同时能够降低电机能量损耗,改善车辆的经济性。     

基于模型预测控制的灯光调节系统设计

高压钠灯是人工温室常用的光源,控制比较困难。结合模型预测控制策略,设计了高压钠灯连续调光二级控制系统。实验结果表明,在存在干扰情况下,系统仍能获得满意的控制效果。     

锅炉燃烧的模型预测控制

锅炉燃烧优化控制技术是保证其在最佳情况下运行,提高其经济效益的提出了基于人工神经网络的预测控制算法原理,并给出了MPC的工程实现过程,并用仿真加以验证.     

模型预测控制的新能源汽车升压充电系统控制研究

以新能源汽车驱动复用式升压充电系统中三相交错并联Boost变换器为研究对象,针对系统在运行过程中动态响应速度慢、稳态特性差等问题,引入模型预测控制算法,对其展开研究分析。以单相Boost电路工作为例,建立了系统状态空间方程,并通过离散化处理建立了预测电流模型。根据变换器控制系统的运行约束和性能指标,确定了适当的目标价值函数,并计算出最小化目标函数值的最优占空比表达式。最后,利用MATLAB/Simulink构建了变换器仿真模型,验证了所提出的控制策略的可行性,并针对变换器输出电压响应速度慢、电压超调以及抗干扰性能差等问题与PI双闭环控制策略进行对比分析。仿真结果显示,相较于传统PI控制系统,模型预测控制系统的电压调节时间提升了62.3%,且无明显超调;当输入电压和负载发生扰动时,其电压偏差值分别降低了56.3%和85.8%,稳态时间分别提升了37.3%和51.3%。由此可知,该所设计模型预测控制器能够满足升压充电系统应用需求,具有更好的动态响应、稳态特性以及鲁棒性能。     

基于修正CPN模型的模糊预测控制

本文通过修正ＣＰＮ模型,提出了一种模糊多步预测控制算法。该修正模型采取竞争输出方式,具有局部表示特性,在线学习,只需调整少量参数,所以学习速度快,可在线自组织建模。基于修正模型推导出的控制算法,简单,具有在线自适应性,适于解决非线性时滞问题,仿真结果证明了算法的有效性。     

基于神经网络模型预测控制的混沌运动的研究

为了实现混沌运动的控制,应用神经网络模型预测控制的策略.首先通过系统辨识建立要控制的混沌系统的神经网络模型,并设计出神经网络模型预测控制器,然后通过该控制器对混沌运动进行预测控制,使混沌吸引子中的不稳定周期轨道被镇定到不动点.最后借助MATLAB平台进行数字仿真,结果表明该控制方法对混沌控制是有效的.     

基于FIGA的广义T-S模糊模型预测控制

利用广义T-S模糊模型对非线性系统具有万能逼近性得到系统的局部线性化，并利用一种快速综合性遗传算法（FIGA）对广义T-S模糊模型进行参数辨识，根据得到的线性化模型对系统采取广义预测控制（GPC）得到当前的控制动作。通过Matlab仿真证明了该方法的有效性。     

基于模型预测控制的智能车辆横纵向综合控制研究

汽车数量的急剧增长使得道路安全问题日益严峻,如何提高车辆的自动化水平来改善交通问题成为了目前的研究热点。在智能车辆自动驾驶领域,车辆控制算法是整个智能车辆自动驾驶系统中最为基础关键的部分之一,决定了智能车辆行驶时的安全性和舒适性。为实现智能车辆控制,现有研究常根据智能车辆的横向运动和纵向运动将车辆控制简单分为横向控制和纵向控制,但车辆本身是一个高度耦合的复杂控制系统,简化解耦控制不符合实际车辆动力学特性。为提高车辆的横纵向综合控制能力,本文基于模型预测控制的理论原理,提出了一种适用于智能车辆路径和速度跟踪的横纵向控制算法。该控制算法以前轮转角和轮胎纵向力为控制量,以车辆与参考道路中心的纵向位置差、横向位置差、横摆角误差以及与参考车速的横向和纵向速度误差为零为控制目标,基于搭建的三自由度动力学模型,进行智能车辆横纵向控制器设计。随后,基于Carsim/Simulink联合仿真平台,搭建Simulink模型对所设计的控制器性能进行验证,仿真结果表明,本文提出的基于MPC的横纵向控制算法,在对双移线工况进行跟踪时,能很好的跟踪参考速度和参考路径,误差范围均在合理范围内,能实现较好的控制效果。...     

基于模型预测控制的乳化物干燥控制系统

分析了干燥的过程从而确立了模型预测控制的各个环节,有预测模型、参考轨迹、滚动优化、反馈算法.并且辅助介绍了模型预测控制的基本原理和优势.实现了乳化物干燥过程中的品质在线检测和识别的有效控制,解决了目前乳化物干燥设备中存在的非稳态过程控制精度低、物料损耗大、费用高等问题.     

基于神经网络模型预测控制的混沌运动的研究

为了实现混沌运动的控制,应用神经网络模型预测控制的策略。首先通过系统辨识建立要控制的混沌系统的神经网络模型,并设计出神经网络模型预测控制器,然后通过该控制器对混沌运动进行预测控制,使混沌吸引子中的不稳定周期轨道被镇定到不动点。最后借助MATLAB平台进行数字仿真,结果表明该控制方法对混沌控制是有效的。