基于龙伯格-滑模观测器的固体氧化物燃料电池温度估计模型

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)作为一种新型发电装置,因高效无污染、全金属固态结构、燃料来源广等优点,在未来各个领域具有广阔应用前景。电堆内部的温度分布对其安全稳定运行至关重要,针对其内部温度难以获取的问题,该文设计一种龙伯格-滑模观测器估计电堆内部温度分布。首先,观测器的输入考虑系统可观性和工程应用,并结合能观矩阵条件数筛选出最优组合;然后,基于龙伯格和滑模观测器理论构造观测器具体结构;其次,为提升观测器性能,将电堆误差系统进行解耦,通过极点配置重新构造反馈增益;最后,通过平滑非线性不连续项,抑制观测器抖振现象。结果表明,所设计观测器相较于龙伯格和滑模观测器在收敛速度和误差波动方面具有明显优越性。

车用感应电机多模型参数在线辨识算法的研究

针对感应电机模型参数变化对电机控制性能影响的问题,提出一种感应电机多模型参数在线辨识的新算法。首先,利用龙伯格-滑模观测器对定子电流和转子磁链状态进行在线估计,其次,利用状态变量误差法设计自适应控制算法在线辨识电机的多模型参数,最后,以车用感应电机典型运行工况仿真分析研究多模型参数辨识算法的有效性。仿真结果表明该辨识算法能够跟踪电机的模型参数,误差控制在6%以内,车用电机驱动系统的静动态性能获得显著提高。