基于逆向预测的MMC多步模型预测控制

模型预测控制(MPC)能实现模块化多电平换流器(MMC)多目标优化,但遍历法计算负荷大、单步模型预测控制环流抑制效果待改善。针对上述问题,推导了MMC的离散数学模型,接利用逆向模型预测法推导出满足相电流控制的上、下桥臂输出电压,结合最近电平逼近调制法,得到一组开关组合,在其附近寻优,既满足了相电流追踪精度又减少了计算量;提出一种低计算量的多步模型预测环流抑制控制算法,有效降低了环流;最后利用MATLAB/Simulink计算机仿真平台,搭建11电平MMC控制系统验证了所设计的逆向多步模型预测控制算法的有效性。

厚壁管开式冷挤压坯料集合逆向预测研究

分析厚壁管无芯棒开式冷挤压的变形特点,运用场论及流体动力学的理论,建立包含坯料几何参数的运动学许可速度场。分析已知零件尺寸时,能成形该零件的坯料集合特点,根据所建立的运动学许可速度场,利用上限法原理,建立坯料逆向预测的方法。针对特定零件,利用先确定坯料内孔尺寸,再进行外径预测的方法,得出该零件可以由一组不同的挤压前坯料(坯料集合)获得。坯料集合与零件的关系曲线表明,对于外径相同内径不同的零件,随着内孔直径d0增大,零件壁厚减小,坯料集合的D1/d1整体减小;对于同一零件,能成形该零件的坯料集合中,坯料的内外径比值不是简单线性关系,随着坯料内孔直径d1的增大,D1/d1减小。根据预测结果设计试验,对模型进行验证,预测结果与试验结果误差在2%以内。

基于逆向预测的模块化多电平变流器模型预测控制策略

现有模块化多电平变流器(modular multilevel converter,MMC)模型预测控制方法大都基于代价方程,造成计算过程复杂等问题,论文提出一种基于逆向预测的MMC模型预测控制策略,通过综合前向差分法和最近电平近似法,逆向预测最优开关状态,控制相电流及环流;同时,引入环流滞环控制以提升输出电压电能质量,降低开关损耗。最后,通过搭建桥臂子模块数量为20的MMC仿真控制系统对所述理论进行验证。仿真结果表明,与已有控制方法相比,该文方法计算简便,电压输出特性及动态响应特性好,且功率器件开关损耗显著下降。

基于非参数模型的气体浓度的逆向预测

气体传感器阵列是一种重要且强大的检测气体和测量浓度的技术。传统的描述传感器响应与气体浓度之间关系的策略是使用一些特定的非线性参数模型。本文使用非参数模型描述传感器响应随气体浓度的变化,有效避免了模型的错误假定。提出一种基于非参数模型逆向预测气体浓度的方法。还提出通过数据驱动选择可调参数的方法。数值模拟结果表明,当传感器阵列的实际模型未知或模型假定错误时,非线性参数模型的性能劣于非参数模型,实际数据分析也验证了这一点。

基于逆向预测的初值修正Verhulst模型

国防开支关乎军队的发展和战斗力的提升,是宏观经济预测的一项重要内容.利用Verhulst模型解决"小样本、不确定性"问题的优势对国防开支进行预测.首先对Verhulst模型机理进行了简要的叙述,说明其初值选取不合理是产生误差的一个重要原因;其次提出一种逆向预测的模型改进思路,通过设定迭代次数等参数,对传统的Verhulst模型的初值进行修正,建立一种基于逆向预测的Verhulst模型.采集我国2009-2016年国防开支数据进行实例检验,并对2017年国防开支进行预测,证明该模型能够有效提高预测精度.