针对多电平并网逆变器拓扑结构复杂、算法运算量大的问题,提出了一种新的非对称三相三电平拓扑结构及其改进的快速模型预测控制(fast model predictive contol,F-MPC)算法,与传统三电平逆变器拓扑结构相比具有更少的箝位器件,提高了系...针对多电平并网逆变器拓扑结构复杂、算法运算量大的问题,提出了一种新的非对称三相三电平拓扑结构及其改进的快速模型预测控制(fast model predictive contol,F-MPC)算法,与传统三电平逆变器拓扑结构相比具有更少的箝位器件,提高了系统的可靠性,降低了所需空间及成本;所提算法由于不用计算全部矢量的代价函数,大大缩短了计算时间,提高系统的响应速度。在MATLAB仿真模型和小型实验平台得到的结果验证了所提拓扑结构和算法的合理性及有效性。展开更多
为解决网联汽车由于驾驶员误差存在导致的速度轨迹偏移问题,本文提出一种实时的考虑驾驶员误差的网联混合车队生态驾驶策略。首先通过实车试验采集不同驾驶员的驾驶员误差数据,建立基于马尔可夫链的驾驶员误差模型,用于预测未来一段时...为解决网联汽车由于驾驶员误差存在导致的速度轨迹偏移问题,本文提出一种实时的考虑驾驶员误差的网联混合车队生态驾驶策略。首先通过实车试验采集不同驾驶员的驾驶员误差数据,建立基于马尔可夫链的驾驶员误差模型,用于预测未来一段时间的驾驶员误差。然后以最小化整个车队的燃油消耗为优化目标,将车队速度轨迹优化问题描述为一个最优控制问题,采用快速随机模型预测控制(fast stochastic model predictive control,FSMPC)算法求解车队中网联汽车的最优速度轨迹。仿真和智能网联微缩车试验结果表明,相比于传统的基于快速模型预测控制(fast model predictive control,FMPC)的生态驾驶策略,本文所提出的生态驾驶策略能够有效减小车辆的速度轨迹偏移,并降低整个车队的燃油消耗,且满足实时性要求。展开更多
针对有限控制集模型预测控制方法在多电平多相逆变器中预测模型和目标函数在线计算量大的不足,提出一种快速有限控制集模型预测控制方法。该方法根据参考矢量的空间位置,让远离参考矢量的电压矢量不参与预测模型在线计算和目标函数在线...针对有限控制集模型预测控制方法在多电平多相逆变器中预测模型和目标函数在线计算量大的不足,提出一种快速有限控制集模型预测控制方法。该方法根据参考矢量的空间位置,让远离参考矢量的电压矢量不参与预测模型在线计算和目标函数在线评估。对于三电平三相逆变器,快速有限控制集模型预测控制方法使参与计算的电压矢量由27个减少到12个,大大提高计算效率。最后,建立起5 k W二极管钳位型三电平三相逆变器实验平台。对于传统有限控制集模型预测控制和快速有限控制集模型预测控制进行对比稳态和动态实验。实验结果表明:所提出快速有限控制集模型预测控制方法使系统具有良好的静、动态性能。展开更多
文摘针对多电平并网逆变器拓扑结构复杂、算法运算量大的问题,提出了一种新的非对称三相三电平拓扑结构及其改进的快速模型预测控制(fast model predictive contol,F-MPC)算法,与传统三电平逆变器拓扑结构相比具有更少的箝位器件,提高了系统的可靠性,降低了所需空间及成本;所提算法由于不用计算全部矢量的代价函数,大大缩短了计算时间,提高系统的响应速度。在MATLAB仿真模型和小型实验平台得到的结果验证了所提拓扑结构和算法的合理性及有效性。
文摘为解决网联汽车由于驾驶员误差存在导致的速度轨迹偏移问题,本文提出一种实时的考虑驾驶员误差的网联混合车队生态驾驶策略。首先通过实车试验采集不同驾驶员的驾驶员误差数据,建立基于马尔可夫链的驾驶员误差模型,用于预测未来一段时间的驾驶员误差。然后以最小化整个车队的燃油消耗为优化目标,将车队速度轨迹优化问题描述为一个最优控制问题,采用快速随机模型预测控制(fast stochastic model predictive control,FSMPC)算法求解车队中网联汽车的最优速度轨迹。仿真和智能网联微缩车试验结果表明,相比于传统的基于快速模型预测控制(fast model predictive control,FMPC)的生态驾驶策略,本文所提出的生态驾驶策略能够有效减小车辆的速度轨迹偏移,并降低整个车队的燃油消耗,且满足实时性要求。
文摘针对有限控制集模型预测控制方法在多电平多相逆变器中预测模型和目标函数在线计算量大的不足,提出一种快速有限控制集模型预测控制方法。该方法根据参考矢量的空间位置,让远离参考矢量的电压矢量不参与预测模型在线计算和目标函数在线评估。对于三电平三相逆变器,快速有限控制集模型预测控制方法使参与计算的电压矢量由27个减少到12个,大大提高计算效率。最后,建立起5 k W二极管钳位型三电平三相逆变器实验平台。对于传统有限控制集模型预测控制和快速有限控制集模型预测控制进行对比稳态和动态实验。实验结果表明:所提出快速有限控制集模型预测控制方法使系统具有良好的静、动态性能。
