动态条件下基于在线参数估计的故障定位算法

提出一种动态条件下基于在线参数估计的故障定位算法,分析了动态条件下在线估计参数的分布规律,得到了确定的线路参数估计值;并将估计结果作为线路参数修正过程的基准值,这样就将在线参数估计与参数的实时修正有效地结合起来,从而改进了动态条件下基于线路参数修正的故障定位算法。新算法不仅很好地保持了系统动态条件下对线路参数修正的能力,还能通过在线参数估计将线路运行过程中参数的不确定性反映到准确的线路参数估计值中,从而大大提高了线路参数的精度,进而改善了测距的精度。应用PSCAD/EMTDC软件模拟各种工况对算法进行验证,并对已有主要文献提出的几种算法进行了对比仿真。仿真结果表明:文中算法在动态条件下具有很高的故障定位精度,且测距结果稳定可靠,不受故障位置、过渡电阻、故障类型等影响。

动力锂电池模型在线参数估计的研究

为了减小动力锂电池仿真模型与锂电池实际工作时的误差,该文提出了一种能够在线参数估计的动力锂电池模型。首先推导出动力锂电池二阶RC等效模型,建立了动力锂电池随温度和荷电状态变化的动态模型;然后通过不同温度下的放电测试数据,利用拉普拉斯变换和最小二乘法辨识出该模型随温度和荷电状态动态变化的参数;最后用线性插值的方法计算出动力锂电池工作时的实时参数。用Matlab建立模型并仿真,结果显示在线估计电压值误差在4%之内,从而验证了该模型的准确性。

一种IPM同步电机的在线参数估计方法

介绍了一种内埋式永磁(IPM)同步电机的在线参数估计方法。该方法基于带有饱和的最大转矩/安培轨迹,提高了电机驱动的效率。同时,消除了参数的交叉耦合,使参数估计具有鲁棒性。模型与闭环观测器相结合改善了参数估计。仿真和实验结果证实了方法的可行性。

非线性励磁控制器在线参数估计方法研究

在自适应方法基础上同时利用跟踪误差和预测误差,提出了一种非线性励磁控制器的复合自适应在线参数估计方法。该方法在保证系统稳定性和获得较小的跟踪误差基础上,更明显提高了参数估计的快速性和光滑性。数字仿真试验表明,设计的非线性自适应励磁控制器具有较强的参数自适应能力,且保证了系统的稳定性。

双端测距中的自适应线路参数在线估计

提出了一种线路参数在线 (自适应 )估计方法 ,取线路长度为线路杆塔间的水平距离 ,而把各种因素对线路参数的影响统一归入线路参数的变化 ,借助双端 (或多端 )通信工具 ,自适应半实时在线估计线路参数。在双端测距中 ,利用已有的硬件设备 ,可以有效地削弱线路参数变化对测距精度的影响。该方法对于各种架空输电线路 ,尤其是对于穿越地形复杂、气候恶劣地区 (如高寒覆冰地区 )

基于复合自适应律的直线电机自适应鲁棒控制

自适应鲁棒控制(ARC)能克服参数不确定性与扰动对系统的影响,具有良好的输出跟踪性能.然而常规ARC的参数估计值难以逼近真值.为实现高性能的控制与准确的参数估计,本文提出了基于复合自适应律的自适应鲁棒控制(CAARC).该方法同时采用了输出误差与参数估计误差的相关信息构造自适应律,具有比常规ARC更好的参数估计效果.本文在理论上证明了CAARC的闭环稳定性与参数估计误差的收敛性,并通过分析表明CAARC具有比常规ARC更好的输出跟踪性能,最后通过仿真验证了该方法的有效性.