基于T-S MPC的车辆自适应巡航控制策略研究

针对于汽车自适应巡航系统面对复杂工况时自适应性不强的问题,提出了一种基于T-S模糊变权重模型预测控制(Takagi-Sugeno fuzzy model predictive control,T-S MPC)的自适应巡航分层控制策略。首先上层控制器基于安全距离模型将自适应巡航系统划分为定速巡航模式、多目标优化控制的跟随模式和紧急制动模式;下层控制器基于车辆逆动力学模型,将上层控制器输出的期望加速度转变为节气门开度或制动压力;其次考虑到权重系数对控制精度的影响,建立基于T-S模糊控制的变权重模型预测控制器;最后搭建Carsim Simulink联合仿真平台,验证控制策略的准确性、适应性和跟踪响应速度。结果表明,在定速巡航工况时,T-S MPC控制方法跟踪响应时间为1.54 s,较PID和传统MPC控制跟踪响应快;在跟随和混合工况时,T-S MPC控制方法均方根误差为分别为0.3073、2.775,均低于PID、PID+LQR和传统MPC控制的均方根误差、并且自适应性好,有效提高了跟车性能与安全性。

基于虚拟阻抗自适应的孤岛型微电网并联逆变器下垂控制策略

当前微电网并联逆变器下垂控制机制一般设定为独立式,控制的范围较难扩展,导致控制补偿差增加。为此,提出对基于虚拟阻抗自适应的孤岛型微电网并联逆变器下垂控制策略的设计与实践。先进行下垂控制特性提取,采用交互的方式,扩大控制的范围,设计交互控制机制。在此基础上,构建虚拟阻抗自适应微电网并联逆变器下垂控制模型,采用补偿核验的方式确保下垂控制效果。针对选定的5个测试逆变器,经过2个周期的测定得出的控制补偿差被较好地控制在1.05以下,说明此次在虚拟阻抗自适应原理的辅助下,所设计的微电网并联逆变器下垂控制方法更为高效,具有实际的应用价值。

基于自适应SOC的电池-飞轮混合储能一次调频控制策略

随着电力系统中可再生能源比重逐渐增加,电力系统频率波动的风险增大。飞轮和锂电池可以优势互补,作为混合储能应用于电网一次调频中,有效解决系统频率波动问题。为了充分发挥飞轮和锂电池各自的调频优势,提出基于自适应荷电状态(state of charge,SOC)的电池-飞轮混合储能一次调频控制策略。首先,建立含正、负虚拟惯性控制和虚拟下垂控制的权重分配一次调频模型;然后,利用飞轮和锂电池SOC对一次调频模型参数进行修正,提高混合储能在SOC阈值附近的一次调频能力;最后,仿真对比各调频场景下文中控制策略与其他控制策略的调频能力及SOC恢复效果。研究结果表明,文中控制策略下储能系统SOC波动范围最小,电池不会发生过充过放,且系统频率波动不超过±0.2 Hz,可以提高电网频率稳定性。

锂离子电池模组自适应均衡阀值控制策略研究

为提升锂离子电池模组均衡控制能力,提出一种锂离子电池模组自适应均衡阀值控制策略。首先,对电感式主动均衡电路拓扑和工作原理进行分析。接着,基于电感式主动均衡电路设计了自适应均衡阀值动态调整控制方法,利用电量转移矩阵计算最佳转移路径。然后,搭建仿真计算模型,通过验证本控制策略能提高目标电池模组均衡能力。最后,对目标电池模组进行实验验证,验证了本控制策略的有效性和高效性,为电池模组均衡提供方法参考。

光储直柔系统自适应控制策略

为适应“双碳”目标下建筑电气化的发展趋势,对“光储直柔”系统运行策略进行设计。分析了建筑用电的“光储直柔”系统的基本架构;通过光伏设备出力计算、储能设备状态约束,提出保持微网稳定的“光储直柔”系统自适应控制策略;利用编程对提出的策略进行验证。结果表明,所提出的自适应控制策略能够有效实现光储直柔系统的稳定运行,为构建低碳建筑提供了参考。

机械手自适应控制策略研究与实现

机械手自适应控制策略的研究与实现在工业自动化领域扮演着关键的角色,旨在提高机械手的精确性、鲁棒性等性能。对自适应控制进行了一定论述。在此基础上,分别从自适应控制算法和控制策略选择与设计两方面探讨了机械手自适应控制策略,并结合机械手自适应控制的特点,分析了机械手自适应控制策略的实现,有助于推动机械手自适应控制水平的不断提高,进而提高机械手的工作精度。

基于风电机组LPV模型参考自适应独立变桨整机控制策略研究

风力发电机组控制系统运行中多输入、多输出等复杂问题严重,影响因素较多,单靠传统的PI对整机进行控制,无法有效进行控制,如一些控制参数的变化,对整机产生较大的载荷,造成系统的不稳定。为了确保风力发电机在运行过程中,能够安全稳定可靠运行,本文中建立了风力发电机组的主传动链的模型。根据主传动链的模型,探讨了风机运行过程中主传动链对风机的影响。进一步得到了独立变桨距控制系统LPV系统模型,应用了波波夫超稳定理论来进行了控制器的设计。研究结果表明,所应用波波夫超稳定理论设计的变桨整机控制策略对风机的控制性能好。最后,通过仿真验证了所设计的控制器能够确保风力发电机组安全稳定运行,验证了理论分析的正确性。得到的结论对风力发电机组整机控制的设计提供了理论支持。

考虑风光出力不确定性的风光储微电网系统智能协调控制策略

对风光储互补的微电网发电系统进行研究,针对风光发电与负载功率不匹配问题,提出了一种基于新型变步长电导增量法的最大功率点追踪控制方法,利用基于Ziegler-Nichols法的改进自适应PID算法实现负载功率蓄电池充放电控制的协同控制策略。通过在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型并进行验证,证明了所述方案的准确性以及可行性。

基于路况和驾驶习惯的自适应能量回收控制策略

为提升电动汽车节能水平,运用理论分析和实际道路测试标定相结合的方法,设计了能够根据外部环境工况和驾驶习惯调整的自适应能量回收控制策略,并通过实车在3种典型道路工况下进行能耗对比测试。结果表明:相比于固定强度的能量回收策略,自适应滑行能量回收系统能够有效识别当前行驶路况和驾驶习惯并自适应调整车辆滑行能量回收强度,在山区、市郊和高速工况下可分别降低能耗4.35%、3.55%和0.86%,证明该文提出的自适应能量回收控制策略可以显著提升电动汽车节能水平。

基于自适应非线性MPC的四足机器人运动控制器

四足机器人具有灵活和大负载的优势,能应用于地质勘探,救灾等复杂环境。非线性MPC最近在这一领域显示出了优越的性能,但需要高度精确的模型才能实现其最大性能。未建模的负载,参数不匹配等形式的不确定性会降低系统性能。文章针对四足机器人的非线性MPC中参数不匹配这一问题,提出一种基于L1自适应控制的方式,通过在线辨识模型不确定性并对其进行补偿,使得非线性MPC的性能显著提升。通过试验验证,该方法能很好补偿多种模型不确定性,在大的未知扰动且无需任何增益调整情况下,四足机器人的运动跟踪误差显著降低。

矿用电磁先导阀自适应电流驱动控制策略研究

矿用电磁先导阀是液压支架电液系统实现高精度、自动化控制的重要元件。为提高其动态响应性能,降低能耗损失,结合数学模型提出一种采用四电压源的自适应电流驱动控制策略,并搭建了Maxwell+AMESim联合仿真模型验证数学模型的正确性;通过仿真试验分析其响应特性、能耗特性、占空比特性。结果显示:自适应电流驱动控制策略相比单电压驱动总启闭时间减少了22.6 ms,响应性能提高22.5%,可控占空比提升5.7%,功率损耗减少34.6%,有效提高了先导阀响应性能、降低了能耗。

具有紧急制动功能的多模式自适应巡航控制策略

为了提高分布式电动车自适应巡航控制(ACC)对复杂多变工况的适应能力,提出了一种具有紧急制动功能的多模式自适应巡航控制策略。针对复杂工况问题,在上层控制器中将ACC系统划分3种主模式和4种子工况;设计基于模糊PID的定速巡航模式以及基于模型预测控制(MPC)的多目标优化控制的跟随模式;在下层控制器中基于电机模型选取目标制动轮缸压力作为紧急制动压力。仿真结果表明:所设计的多模式切换策略有效提高了车辆跟车性与舒适性以及面对紧急工况时的安全性,验证了所设计的控制策略的有效性与可行性。

基于无模型自适应的光伏系统MPPT控制策略

针对传统最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法中存在的跟踪精度和系统稳定性难以兼顾的问题,提出一种基于无模型自适应的光伏系统MPPT控制策略。首先对光伏系统模型进行紧格式动态线性建模;其次设计伪偏导数(pseudo partial derivative, PPD)在线估计算法;最后利用滑膜控制来提高系统的稳定性。与两种已有方法进行比较可得,提出的无模型自适应MPPT控制策略具有较快的跟踪精度和较强的稳定性。

基于MPC自适应巡航系统控制策略联合仿真研究

为了提高自适应巡航系统的鲁棒性和对复杂跟车环境的适用性,提出一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的自适应巡航系统分层控制策略。上层控制策略主要考虑速度控制模式和距离控制模式之间的切换,下层控制策略则基于MPC理论而提出,确定汽车加速、减速或保持当前车速,以提升系统跟随性。在Carsim软件中选取有防抱死制动系统的C级掀背车,实时模拟两车(前车和本车)跟随的运行过程。在MATLAB/Simulink中建立纵向运动学模型,运用MPC控制策略对车辆的跟车工况进行联合仿真。结果表明,我们设计的MPC控制器与PID(proportional-integral-derivative,比例-积分-微分)控制器相比,在跟车工况下本车的加速度峰差值仅为1.65 m/s^2,加速度变化均值降低约23%,提高了驾驶的舒适性和行驶的稳定性;同时车间距误差范围控制在-0.5~7.3 m,均值误差降低约12%,在实际跟车环境中,能有效减少追尾、加塞等情况的发生。

基于MPC555的高压共轨柴油机控制策略及匹配研究

基于自主开发的MPC555电控单元,利用软件编程设计了共轨柴油机控制策略。综合考虑高压共轨柴油机的各种运行工况,采用模块化设计方法,设计了共轨柴油机油量控制、轨压控制、工况转移管理、4阶段起动控制、故障处理等控制策略。应用工况分析法,根据工况点的使用频度和重要性,采用变步长与等步长配合,设计和优化控制MAP,有效提高了匹配效率和软件的执行效率。进行了控制策略发动机台架试验验证和排放匹配优化,匹配后的发动机排放达到欧-Ⅲ水平。

柴油机可调两级增压系统高原自适应控制策略

为提升某V型柴油机的高海拔性能,通过可调两级增压系统的匹配计算,确定了高低压级涡轮和压气机的特性。基于变海拔稳态工况性能目标,进行了柴油机全工况最佳阀门开度和最佳增压压力的标定计算。建立了柴油机的瞬态响应仿真模型,计算分析了海拔高度对增压压力瞬态响应特性的影响规律。根据最佳增压压力MAP图设计了开环和闭环控制策略,在不同海拔高度下研究其改善增压压力瞬态响应特性的能力。结果表明:与开环控制策略相比,闭环控制策略能更好地改善柴油机变海拔的瞬态响应性能。通过采用增压压力的闭环控制策略,平原工况的增压系统响应时间由2.82 s减少到2.41 s,海拔3 000 m时由3.20 s减少到2.32 s,响应时间减少了27.5%;海拔4 500 m时由3.41 s减少到2.25 s,在很大程度上减弱了海拔高度对发动机瞬态响应特性的影响。

面向再生制动优化的电动车自适应巡航控制策略

为了提高纯电动车自适应巡航系统的经济性,提出面向再生制动优化的自适应巡航控制策略.分析前轴驱动纯电动车再生制动系统特性,设计自适应巡航(ACC)模式下制动力分配策略.基于该策略得到车速、制动强度与回收能量的关系.以回收能量作为经济性优化指标,将设计跟随性、安全性、舒适性作为自适应巡航优化指标,利用模型预测控制(MPC)理论构建并优化自适应巡航控制策略.将策略在Matlab/Simulink和CarSim平台下仿真,与未优化的控制策略对比验证.结果表明,该策略满足了自适应巡航跟随性、安全性、舒适性的要求,相较于未优化算法,能量回收率提高5.6%.

基于自适应模糊滑模变结构的采煤机自动调高控制策略

针对采煤机自动调高和采煤工作面无人化存在的问题,提出了基于电液位置伺服系统的自适应模糊滑模变结构控制系统。分析了采煤机自动调高的依据条件,建立了采煤机调高系统的数学模型,得到了采煤机调高系统的控制变量。采用自适应模糊滑模变结构控制策略,设计了采煤机自动调高控制器,并分析了其稳定性。利用MATLAB对采煤机调高控制器进行了仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊滑模变结构的控制系统可以实现采煤机截割预定轨迹的准确跟踪,相对于PID控制技术,其跟踪误差较小,控制效果较理想。

基于CPS统计特性的自适应自动发电控制策略

提出了基于CPS统计特性的自适应自动发电控制(AGC)策略,对自适应控制系统结构和CPS/DCS控制器的设计均进行了阐述,重点阐述了可随电网结构、运行方式和实际需要变化的自适应CPS控制参数调节规律。该自适应AGC策略的设计完全面向NARI所提出的控制性能标准(CPS)控制规律,解决了NARI控制规律中参数自动整定问题,并可快速、简便地在电网公司现有的AGC系统上升级实现。借鉴引用了以经济性和指标性为主的优化控制方法。研究表明,该自适应AGC策略可在保证CPS考核合格率的同时有效减轻发电厂的调节压力。

基于改进MPC与RBF-PID的智能车轨迹跟踪控制

为提升智能汽车轨迹跟踪控制的稳定性和精度,提出一种基于时域参数自适应MPC与RBF-PID的轨迹跟踪控制方法.首先搭建车辆横纵向动力学模型;其次分析控制时域与预测时域对跟踪精度的影响,设计时域参数自适应MPC横向控制器并进行仿真验证;然后基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID控制参数,设计分层式纵向控制器,并设计折线速度曲线与PID算法进行对比;最后以车速为耦合点构建智能汽车横纵向综合控制系统,并在蛇形工况下对横纵向综合控制系统进行仿真实验.结果表明,所设计的横向控制器能保证低速时的跟踪精度和高速时的车辆稳定性,纵向控制器可有效提高速度跟踪精度,横纵向综合控制系统能实现车辆在变车速工况下对轨迹的精准跟踪,同时保证良好的行驶稳定性与舒适性.