基于二维动态减载和双层MPC的风储联合调频与功率优化分配

风机可以通过减载控制提供调频备用功率,但存在弃风量大的问题。为此,结合储能装置,设计了考虑风速分区与储能荷电状态(SOC)的二维动态减载策略,在提供充足调频备用功率的同时减小了弃风功率。在此基础上,结合双层模型预测控制(MPC)架构,提出了计及机组转矩波动的风储联合调频控制策略,上层MPC将风电场视作整体,通过协调风储出力提升调频效果;下层MPC通过风电场内的功率优化分配以抑制机组的转矩波动,保证调频性能的同时提高了机组运行稳定性。通过仿真分析验证了所提策略的有效性,结果表明该减载策略具有更高的风能利用率,且在调频过程中通过机组的功率优化分配减小了机组的转矩波动,提高了机组运行稳定性。

基于时变权重模型预测的双向DC-DC优化控制方法

双向DC-DC变换器是电动汽车的关键电压变换部件,提高其动态负载下的响应速度与鲁棒性对电动汽车低压供电系统有重要意义。提出一种基于模糊时变权重的MPC(model predictive control)控制方法。基于状态空间平均法建立变换器动态模型。基于MPC原理搭建变换器MPC模型,实现对电压的跟踪控制;在分析权重对动态负载下电压跟踪性能的影响的基础上,设计权重模糊调节器,实现权重的在线调节。基于HM-cSPACE搭建实验平台验证所提方法的准确性。在Matlab/Simulink环境下与PI控制和传统MPC控制进行对比,结果表明:在负载变化时采用时变权重MPC控制的变换器有更好的动态性能和鲁棒性,超调量降低26.1%。该方法对提高双向DC-DC变换器动态负载下的优化控制具有重要意义。

基于紧约束鲁棒模型预测控制的无人车辆轨迹跟踪控制

针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于车辆非线性动力学模型,设计了一种紧约束鲁棒模型预测控制(MPC)方法。首先,利用魔术公式轮胎模型,结合车辆3自由度系统,构建了具有有界干扰的车辆线性离散误差模型;其次,采用紧约束控制策略设计系统的鲁棒优化问题;最后,通过在线优化得到最优控制序列,并离线构造之后多个时刻满足约束条件的可行控制序列。仿真结果表明,所提算法能够使车辆稳定快速跟踪上参考轨迹并有效提高系统计算资源利用率。

肾炎防衰液对硫酸苯酯诱导小鼠肾足细胞损伤及自噬作用机制研究

[目的]观察肾炎防衰液对硫酸苯酯(PS)诱导的小鼠肾脏足细胞损伤及自噬相关蛋白表达的影响,探讨其对足细胞损伤及自噬的干预作用。[方法]选取SD大鼠,分别灌胃肾炎防衰液及缬沙坦水溶液,制备低、中、高浓度含药血清及西药对照血清。体外培养足细胞,分为空白对照组(Con)组、PS刺激(PS)组、肾炎防衰液低、中、高浓度治疗组(SYFS-L、SYFS-M、SYFS-H)、缬沙坦(XST)组。细胞活力检测(CCK-8)法筛选最合适的PS干预浓度及含药血清给药浓度,实时荧光定量逆转录聚合酶链式反应(qRT-PCR)及蛋白免疫印迹(Western Blot)检测Podocin、CD2AP、BNIP3、p62、LC3Ⅱ/ⅠmRNA和蛋白表达。[结果]CCK-8法检测细胞增殖率确定了190μmol/L浓度的PS处理足细胞24 h作为本实验的造模方法。与Con组比较,PS组CD2AP、Podocin、BNIP3、LC3Ⅱ/Ⅰ蛋白及mRNA表达显著下调,p62蛋白及mRNA表达显著上调;与PS组比较,肾炎防衰液给药组可明显上调CD2AP、Podocin、BNIP3、LC3 mRNA和蛋白的表达,降低p62的表达,且优于缬沙坦组。[结论]PS可能通过抑制足细胞线粒体自噬造成足细胞损伤,而肾炎防衰液通过上调LC3、BNIP3,下调p62蛋白表达,增强细胞自噬,抑制细胞凋亡,改善足细胞损伤。

基于多时间尺度的户用光储能量管理策略

针对光伏出力的波动导致户用光储系统能量优化不确定性的问题,提出了一种多时间尺度能量管理策略。在日前阶段,综合考虑分时电价、储能系统的寿命和负荷的可控性,建立了以用户用电成本、储能运行成本和环境成本最小化为目标的调度模型;在日内阶段,基于模型预测控制(model prediction control,MPC)并参考日前调度计划进行实时调度能量优化,矫正光伏出力的预测偏差,在不影响用户舒适度的前提下降低系统运行成本。最后,仿真结果验证了所提能量管理策略的经济性和有效性。

基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制

针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优跟车车速;下层控制器基于典型工况,离线求解需求功率的转移概率矩阵,并通过Q-Learning算法训练最优Q表嵌入整车模型中;在行驶中以固定时间长度在线更新转移概率矩阵,采用KL散度进行工况识别,根据识别的工况类型,结合当前时刻车速、需求功率和电池荷电状态(SOC),通过在线查表实现转矩分配。结果表明:与未考虑工况识别策略相比,本策略的油耗降低了8.6%;与作为基准的动态规划(DP)相比,增加了4.8%;在与DP油耗基本保持相同的前提下,该策略离线仿真时间缩短21%,不仅能够在线应用,还能实时适应工况变化。

MPC灰色理论算法在同步预测控制器设计中的应用

随着人工智能算法和预测模型的发展与优化,对复杂交叉耦合的环境和对象,数学模型建立困难或测试手段精度不高的场景,难以保证有效的控制方案运行和算法应用。首先,在分析干扰模型和同步控制预测原理基础上,引入MPC(模型预测控制)灰色理论算法的经验值理论,灰色预测算法的原理是约束集均方值最优解。其次,将多变的输入参数整合成若干段的模型匹配的数学模型,其控制系统的时间轴能够以离散时序建立完整的时间模型。利于分析和解决无法用传统数字精确描述的复杂模型或系统问题,尤其是信息获取不完备或者失真的参数信息。最后,分析工业控制模型多为纯滞后的二阶惯性环节的时延控制对象,通过三组建模和仿真实验,得出基于MPC灰色理论算法设计同步预测控制器具有较好的优势,属于一种多值混合动态算法。在误差调节和波动抑制具有良好的同步效果。

基于模型预测控制的燃料电池汽车能量管理控制策略研究

为了提高燃料电池汽车的经济性和部件的耐久性,提出一种基于实时模型预测控制(MPC)和庞特里金极小值原理(PMP)的燃料电池混合动力汽车能量管理策略。该策略采用模型预测控制实现燃料电池和电池之间的能量分配,降低总等效氢消耗;通过反向传播神经网络(BPNN)获得预测速度序列,利用极小值原理求解每个预测区间的最优控制问题。与基于规则的策略(RB)相比,该策略可以在保持电池荷电状态稳定的同时减少10.97%的总等效氢消耗量。

基于权重计算的光储耦合制氢系统模型预测优化控制

对光储耦合制氢系统优化控制策略进行研究,提出一种考虑存在博弈关系的多目标优化的模型预测控制(MPC)功率分配策略。首先,构建光储耦合制氢系统架构,明确光储耦合制氢系统运行时需要满足的功率平衡方程;其次,将自适应多目标粒子群优化算法和MPC算法相结合搭建复合算法模型,给出同时考虑碱性电解槽(AEL)和储能电池特性的3个目标函数,计算出最优控制增量权重系数;最后,利用MATLAB-function函数模块构建MPC控制器模型,将计算出的最优控制增量权重系数应用于MPC优化过程中,实现光储耦合制氢系统在线功率分配。与传统MPC优化控制方法进行仿真分析,验证了所提方法在一定程度提高了储能系统的运行指标,同时又降低了AEL输入功率的波动性,增强了光储耦合制氢系统的动态功率平衡能力。

CMV通过影响效应因子MpC002的表达干预桃蚜种群增长的机制

【目的】桃蚜是CMV的重要传毒媒介,效应因子MpC002在桃蚜取食寄主过程中发挥关键作用,CMV和MpC002均存在于蚜虫唾液中,但两者如何相互作用从而利于病毒传播知之甚少。为探讨CMV影响MpC002表达干预桃蚜种群增长的机制。【方法】利用绝对定量的qPCR法建立CMV拷贝数检测的标准曲线方程y=-3.1631x+39.763。【结果】桃蚜取食CMV感染辣椒10 s体内CMV含量最高,然后随着取食时间的延长CMV含量不断降低,其获毒过程符合非持久性传毒特征。取食CMV感染辣椒5 min-24 h的桃蚜MpC002表达量显著降低至取食前的37%-58%;取食CMV感染辣椒的3龄、4龄若蚜和1-4龄若蚜的平均发育历期分别为1.58 d、2.07 d和6.47 d,显著长于取食未处理辣椒的1.25 d、1.47 d和5.33 d,但1龄和2龄若蚜发育历期在CMV感染辣椒和未处理辣椒间无显著差异;平均产蚜期、总产蚜量和单日平均产蚜量分别为10.03 d、16.87头和1.67头,显著短于取食未处理辣椒桃蚜的14.27 d,39.73头和2.82头;净增殖率、内禀增长率、周限增长率分别为16.87、0.21、1.24,均显著低于取食未处理辣椒桃蚜的39.73、0.31、1.36,平均世代周期(13.02 d)和种群加倍时间(3.26 d)均显著长于取食未处理辣椒桃蚜的12.00 d和2.30 d。【结论】CMV能显著抑制桃蚜MpC002的表达,从而延长其发育历期和降低其繁殖,最终抑制其种群的增长。

考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制

设计了一种考虑参数估计的模型预测控制(MPC)算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波(EKF)和递推最小二乘法(RLS)分别对车辆的横向速度、质量进行估计。基于估计得到的车辆参数,设计MPC车道保持控制器。构建硬件在环(HIL)仿真平台,设置不同的测试工况对车道保持算法进行了验证。结果表明:与普通MPC相比,在偏移回正工况中,车辆纠偏消耗的时间减少28.6%,并且超调量更小;高速路工况的横向位置偏差的均方根误差减小了4.2 cm。该方法提升了纠偏能力和跟踪精度,降低了传感器成本。

基于MPC的光-储协同调频优化策略

[目的]为了降低光伏发电给电网带来的频率扰动,并进一步提升调频效果,提出了一种基于MPC(Model Predictive Control)的光-储协同调频优化策略,分析了该策略的基本原理、控制流程、约束条件、目标函数并优化了权重系数。[方法]构建了一个基于MPC的光-储并网系统模型,并根据该模型推导出了非线性状态空间方程。为了验证该策略的调频效果,设置了4种不同的仿真环境:无储能、带电池储能、带混合储能以及文章提出的策略。[结果]仿真结果表明:与其他场景相比,所提出的策略在调频效果上是最优的,无储能的条件下调频效果是最差的,此外,采用混合储能的调频方法优于使用电池储能的方法。[结论]在MATLLAB/Simulink平台上验证了所提策略的有效性。在光伏发电系统中,对储能和光伏最大功率点跟踪进行优化控制,能使电网频率更加稳定,从而提高整个系统的稳定性。该研究成果可为光伏发电并网提供参考依据。

基于驾驶风格的车辆模型预测控制研究

随着计算机技术和通信技术的不断发展,自动驾驶逐渐成为现实,一些辅助驾驶功能逐渐在车辆上普及。但自动驾驶技术还未成熟到可以完全代替驾驶人的地步,依然需要驾驶人结合车辆环境做出决策。而驾驶人在紧急情况下很难根据车辆周围情况做出最优判断。如果在事故发生前能预测驾驶人的行为并发出预警,则可在一定程度上避免部分交通事故的发生并降低严重事故的损伤程度。另外,驾驶人的驾驶习惯各不相同,车载辅助系统很难根据驾驶风格提供个性化的决策。为解决上述问题,文中以车辆换道行为为研究对象,构建用于驾驶风格识别的换道数据集,对驾驶风格进行聚类分析,并建立MPC(模型预测控制)车辆模型对不同驾驶风格的车辆进行预测控制。

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.

不同掺合料对MPC/混凝土抗剪强度的影响

为寻求应用于不同强度等级混凝土最佳粘结抗剪强度的MPC配比,采用双面剪切试验,掺入粉煤灰(5%、10%)、硅灰(0%、5%、10%)到MPC中,对MPC/混凝土(C20、C25、C30、C35、C40)粘结抗剪性能进行研究,得到了MPC与混凝土粘结界面的破坏形式和抗剪强度。结果表明:MPC/混凝土的界面粘结破坏存在混凝土内部破坏、胶体内部破坏和胶体与混凝土剥离破坏三种形式。MPC/混凝土的界面破坏层随着混凝土等级提高由混凝土深层向表层转移。粘结抗剪强度随混凝土等级提高而增加,C40混凝土粘结抗剪强度最高达到2.9 MPa。掺合料中粉煤灰和硅灰为5%的MPC和各强度混凝土的破坏模式较为均衡,界面粘结性能最佳。

HHO优化的SUV防侧翻模型预测控制

针对运动型多功能汽车(sport utility vehicle,SUV)避障过程中侧翻安全问题,推导改进汽车侧翻评价指标并设计融合哈里斯鹰算法(HHO)离线优化器的模型预测控制器。建立六自由度车辆动力学模型,推导并改进侧翻稳定性评价指标。采集自车状态,将车辆参数输入到模型预测控制器中;设计融合侧翻评价指标、横摆角速度的代价函数;设计含HHO算法的离线优化器优化代价函数中参数的权重系数。选取3种典型工况进行避障防侧翻控制仿真,结果表明SUV使用融合HHO离线优化器的模型预测控制器可有效避免侧翻危险,并且具有较好的鲁棒性。

木塑材料3DP打印机运动控制系统轨迹跟踪研究

针对木塑材料3DP打印机运动控制系统X轴负载较大而导致CoreXY机构在进行开环控制时打印精度较差的问题,研究3DP打印机的模型预测控制(MPC)智能轨迹跟踪算法,提高打印精度和打印速度。基于黏结剂喷射(3DP)成型工艺和CoreXY机构的传动特点设计了木塑材料3DP打印机运动控制系统,提出了一种适用于3DP打印机的MPC轨迹跟踪策略。采用笛卡尔坐标系下近似圆形切片的打印轨迹作为参考轨迹,建立CoreXY机构A、B电机闭环系统的预测模型,运用MPC理论将打印速度和精度的多约束最优控制问题变为带约束的二次函数进行求解,对比参考轨迹与实际打印轨迹之间的误差,进而研究不同打印速度对轨迹跟踪效果的影响。对仿真结果进行分析计算得出,打印速度在80~400 mm/s范围内,3DP打印机的喷胶位点均可实现对参考轨迹的较准确跟踪,A、B电机皮带位移最大横向误差分别为0.0097和0.0060 mm,X、Y轴横向误差的平均绝对误差分别为0.357和0.362 mm。对比PID控制,MPC控制策略的各项衡量指标都更优,且参数更易整定,横向误差更小,提高了3DP打印机喷射路径的准确度和效率。随着打印速度的降低,MPC控制器的横向误差逐渐减小,系统的轨迹跟踪效果更准确和稳定,最终绘制参考轨迹与实际轨迹形状基本重合。

基于相平面的滑模/模糊协调控制方法研究

针对结构化道路下车辆高速、紧急、突发障碍物等工况下所带来的无人车路径规划中的失稳问题,提出了一种模糊控制与滑模变结构控制协调控制的策略。首先,采用了基于五次多项式的路径规划方法。采用一种基于MPC模型预测控制的车辆轨迹跟踪控制策略,通过控制前轮转角主动转向来控制车辆换道。提出了一种滑模控制器与模糊控制器协调控制的控制策略,通过相平面法确定稳定边界方程,然后将边界方程介入控制器,并通过差动制动将横摆力矩合理分配到各车轮。通过Matlab与Carsim联合仿真,设计了不同的仿真工况。结果表明,车辆在高速、紧急的行驶工况下,这里所设计的协调控制方法,能够有效的提高车辆的轨迹跟踪性能与车辆路径规划中的稳定性和安全性。

基于收缩移动块的固定翼与飞行平台交会轨迹滚动时域规划

针对一类固定翼与飞行平台组合系统的交会轨迹规划问题,提出一种基于收缩移动块的滚动时域规划算法。首先,建立固定翼无人机与飞行平台的交会动态模型,再将交会轨迹规划问题转化为一类以累加型能耗性能指标、固定终端时域、终端状态的收缩时域滚动优化问题。其次,引入收缩移动块策略压缩轨迹规划问题的决策变量数,从而保证算法的实时性。在此基础上,建立算法的递推可行性和可转移性结果。最后,仿真比较结果验证了本文算法在交会过程节能、准时和实时计算等方面的优势。

Hybrid Dynamic Variables-Dependent Event-Triggered Fuzzy Model Predictive Control

This article focuses on dynamic event-triggered mechanism(DETM)-based model predictive control(MPC) for T-S fuzzy systems.A hybrid dynamic variables-dependent DETM is carefully devised,which includes a multiplicative dynamic variable and an additive dynamic variable.The addressed DETM-based fuzzy MPC issue is described as a “min-max” optimization problem(OP).To facilitate the co-design of the MPC controller and the weighting matrix of the DETM,an auxiliary OP is proposed based on a new Lyapunov function and a new robust positive invariant(RPI) set that contain the membership functions and the hybrid dynamic variables.A dynamic event-triggered fuzzy MPC algorithm is developed accordingly,whose recursive feasibility is analysed by employing the RPI set.With the designed controller,the involved fuzzy system is ensured to be asymptotically stable.Two examples show that the new DETM and DETM-based MPC algorithm have the advantages of reducing resource consumption while yielding the anticipated performance.