基于模块化多电平变换器的有源电力滤波器MMC-APF(modular multilevel converter-based active power filter)是用来处理非线性负载对电网带来的污染问题最有效的拓扑之一。提出了一种基于改进有限状态多步模型预测控制的MMC-APF,仅通...基于模块化多电平变换器的有源电力滤波器MMC-APF(modular multilevel converter-based active power filter)是用来处理非线性负载对电网带来的污染问题最有效的拓扑之一。提出了一种基于改进有限状态多步模型预测控制的MMC-APF,仅通过基波同步旋转坐标系实现对所有谐波的控制。首先,使用PI加重复控制的电流环复合控制得到上、下桥臂预导通子模块数,在此基础上进行多步交流侧电流模型预测,最终得到桥臂投入子模块数的最优解,缩小了寻找目标函数最优电平的搜索范围,无需设计权重因子,每相桥臂子模块的总投入数为[N-1,N+1],交流侧输出电平数最大可达2N+1,提高了MMC-APF交流侧电流补偿精度,并改善了系统动态性能。最后,搭建了MMC-APF平台,仿真和实验结果与理论分析一致,进一步验证了所提研究方案的可行性和有效性。展开更多
LCL并网逆变器在采用基于事件触发机制的模型预测控制时,存在数控延迟及系统稳态性能易受运行工况变化影响等问题。为此,提出一种自适应事件触发的两步模型预测控制(adaptive event-triggered model predictive control with 2 steps,AE...LCL并网逆变器在采用基于事件触发机制的模型预测控制时,存在数控延迟及系统稳态性能易受运行工况变化影响等问题。为此,提出一种自适应事件触发的两步模型预测控制(adaptive event-triggered model predictive control with 2 steps,AET-MPC-2S)策略。首先,在模型预测控制环节中,该控制策略通过结合事件触发机制,筛选出合适的开关矢量进行两步预测;其次,AET-MPC引入自适应变量来监测系统的运行状态,对事件触发条件进行实时调节;最后,通过Matlab仿真和RT-LAB半实物平台进行验证。结果表明:AET-MPC-2S能够在实现延迟补偿的同时,减少两步预测的计算量,且不影响电流的跟踪效果,并能在运行工况发生变化后实时调节事件触发条件,使系统保持较好的稳态性能。论文研究可为降低LCL并网逆变器的开关频率以及改善系统的稳态性能提供参考。展开更多
为了提高智能汽车换道行驶的安全性,提出一种智能汽车换道避障的控制方法。基于驾驶员的换道行为数据,对实际驾驶员的换道行为进行分析,通过聚类分析得到不同车速区间下换道过程中的方向盘转角数据;借助商业场景软件PreScan对换道轨迹...为了提高智能汽车换道行驶的安全性,提出一种智能汽车换道避障的控制方法。基于驾驶员的换道行为数据,对实际驾驶员的换道行为进行分析,通过聚类分析得到不同车速区间下换道过程中的方向盘转角数据;借助商业场景软件PreScan对换道轨迹进行还原,对传统的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法进行改进,以实际驾驶员的换道轨迹作为控制算法的输入,开发了一套仿驾驶员换道系统,并基于dSPACE仿真机柜搭建一套模型在环(Model In Looping,MIL)测试平台,对开发的仿驾驶员换道系统的策略与性能进行仿真测试。结果表明,仿驾驶员换道系统可以较好地避开障碍物完成换道操作,并且保持较好的安全性与稳定性。展开更多
文摘基于模块化多电平变换器的有源电力滤波器MMC-APF(modular multilevel converter-based active power filter)是用来处理非线性负载对电网带来的污染问题最有效的拓扑之一。提出了一种基于改进有限状态多步模型预测控制的MMC-APF,仅通过基波同步旋转坐标系实现对所有谐波的控制。首先,使用PI加重复控制的电流环复合控制得到上、下桥臂预导通子模块数,在此基础上进行多步交流侧电流模型预测,最终得到桥臂投入子模块数的最优解,缩小了寻找目标函数最优电平的搜索范围,无需设计权重因子,每相桥臂子模块的总投入数为[N-1,N+1],交流侧输出电平数最大可达2N+1,提高了MMC-APF交流侧电流补偿精度,并改善了系统动态性能。最后,搭建了MMC-APF平台,仿真和实验结果与理论分析一致,进一步验证了所提研究方案的可行性和有效性。
文摘LCL并网逆变器在采用基于事件触发机制的模型预测控制时,存在数控延迟及系统稳态性能易受运行工况变化影响等问题。为此,提出一种自适应事件触发的两步模型预测控制(adaptive event-triggered model predictive control with 2 steps,AET-MPC-2S)策略。首先,在模型预测控制环节中,该控制策略通过结合事件触发机制,筛选出合适的开关矢量进行两步预测;其次,AET-MPC引入自适应变量来监测系统的运行状态,对事件触发条件进行实时调节;最后,通过Matlab仿真和RT-LAB半实物平台进行验证。结果表明:AET-MPC-2S能够在实现延迟补偿的同时,减少两步预测的计算量,且不影响电流的跟踪效果,并能在运行工况发生变化后实时调节事件触发条件,使系统保持较好的稳态性能。论文研究可为降低LCL并网逆变器的开关频率以及改善系统的稳态性能提供参考。
文摘为了提高智能汽车换道行驶的安全性,提出一种智能汽车换道避障的控制方法。基于驾驶员的换道行为数据,对实际驾驶员的换道行为进行分析,通过聚类分析得到不同车速区间下换道过程中的方向盘转角数据;借助商业场景软件PreScan对换道轨迹进行还原,对传统的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法进行改进,以实际驾驶员的换道轨迹作为控制算法的输入,开发了一套仿驾驶员换道系统,并基于dSPACE仿真机柜搭建一套模型在环(Model In Looping,MIL)测试平台,对开发的仿驾驶员换道系统的策略与性能进行仿真测试。结果表明,仿驾驶员换道系统可以较好地避开障碍物完成换道操作,并且保持较好的安全性与稳定性。
