基于神经网络拟合显式MPC的高增益直流变换器

针对燃料电池、风力发电等新型能源系统输出电压较低的问题,提出一种具有拟合显式模型预测控制(model predictive control,MPC)的高增益、高效率直流变换器。该变换器具有非隔离型三绕组耦合电感基本单元结构,通过改变匝数比,在合适占空比下实现高增益,同时也降低了开关器件应力。此外,所提变换器采用无源钳位电路,回收漏感能量,抑制了开关管的电压尖峰。为了提高所提变换器的动态性能及抗扰能力,利用神经网络离线拟合显式MPC控制规律的策略,提高了输出电压跟踪精度,减小了输入电压变化和负载变化带来的扰动,具有良好的动态响应。最后在理论分析的基础上,制作出了一台输入10~12 V、输出100 V/100 W的实验样机,实验结果验证了所提变换器的有效性。

基于EMPC的无刷双馈发电机直接功率控制

针对无刷双馈发电机模型复杂、耦合性强的问题,提出一种基于扩张状态观测器显式模型预测的直接功率控制策略。通过研究定子控制绕组侧电压与功率绕组侧有功功率和无功功率的关系,推导基于d-q旋转坐标系的直接功率控制状态方程,对功率实现解耦控制。针对模型预测控制在线计算的局限性和系统中存在的扰动因素,提出一种基于扩张状态观测器的显式模型预测控制。该控制策略通过扩张状态观测器对扰动项进行补偿,结合显式模型预测控制将模型预测控制中的优化问题移到“线下解决”,该控制策略提高了在线计算速度和精度,同时扩大了模型预测控制的应用范围。详细介绍了该控制策略的设计原理,并对30 kW低功率无刷双馈风力发电机的控制策略进行了仿真验证。结果表明,该控制方案性能良好,能够提高无刷双馈电机的抗扰动能力,特别是提高了转速和功率变化时的稳定性和鲁棒性。

基于显式模型预测控制和改进虚拟阻抗的双馈风机低电压穿越策略

为提高双馈异步发电机的低压穿越能力,提出了一种基于显式模型预测控制的改进虚拟阻抗控制方法。传统的虚拟阻抗法基于固定的虚拟阻值,补偿电压在不同的故障情况下不能灵活调整,其控制效果难以得到保证,特别是在不对称故障下,易造成转子变换器饱和,影响控制效果。所提出的显式模型预测控制方法结构简单、易于实现,并可充分抑制转子电流,实现故障穿越。此外,该方法采用离线推导分区的最优控制率,在线求解只需查找相应的控制率,计算速度快,能满足暂态期间的计算要求。详细介绍了该方法的设计原理,并在Matlab/Simulink中进行了验证。结果表明,所提出的控制方案性能良好,能够提高双馈发电机在低电压穿越下,特别是不平衡故障下的低电压穿越能力。

适时四驱系统分动器离合器精确位置控制研究

四驱车辆相比两驱车辆在操纵稳定性及动力性方面具有优势.适时四驱系统因结构简单、成本较低,目前已得到广泛应用.本研究中的适时四驱系统核心部件为基于电控多片式湿式离合器的分动器,其执行器为永磁同步电机驱动的蜗轮蜗杆与螺旋增力机构.执行器可以控制离合器压盘位置进而改变传递至前轴的驱动转矩大小,而前轴转矩的调节显著影响操纵稳定性与动力性,因此分动器离合器的精确位置控制具有重要意义.首先,本文建立了永磁同步电机执行器系统与负载的模型,为控制器的设计提供基础.然后,基于模型设计了用于电流跟踪控制和位置跟踪控制的显式模型预测控制器.最后,进行了典型工况位置跟踪仿真和试验.结果表明,所提出的位置控制算法能够达到1%的相对精度,能够满足适时四驱系统实时在线高精度位置控制的需求.