-
公开(公告)号：CN117639451B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410057895.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02M1/00 , H02M7/5387 , H02M7/539 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于双层自适应超螺旋反步滑模的逆变器控制方法，基于双层自适应超螺旋反步滑模控制器包括稳定函数、滑模面、额定模型、超螺旋算法、双层自适应律。对三相逆变器建立系统的动力学模型，引入稳定函数、虚拟误差和滑模面设计出系统的反步滑模控制器模型，对系统进行层层修正；在此基础还引入了超螺旋算法，使得控制在时间上的连续，从而改善了抖振现象；最后在超螺旋算法的基础上加入双层自适应律，通过重构等效控制，实时估计不确定项的等效值，获取控制器的输出，通过SVPWM来对三相逆变器的全桥开关进行信号控制。与现有技术相比，本发明进一步改善抖振现象，对系统存在的参数变化和负载扰动具有更强的鲁棒性和自适应性。
-
公开(公告)号：CN118539460A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410432452.0
申请日：2024-04-10
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进模型参考自适应的VSG二次控制方法，建立包括VSG控制环，电压电流双闭环以及逆变器主电路的孤岛主机组模型，在VSG有功功率控制部分增加阻尼增强模块，增强阻尼并保证功率均分，采用基于多输入多输出的模型参考自适应控制技术来进行频率、电压的恢复，同时在自适应控制器设计方面引入最小二乘法，减小因负载变化、设备老化及系统参数变化等系统不确定因素引起优化计算误差。本发明对模型参考自适应控制技术进行改进，保证系统的稳定，不再需要进行通信，不需要估计系统模型的参数，减少了计算负担，阻尼增强模快使得VSG阻尼得到增强，降低振荡由此保证了电压和频率的稳定性，同时实现有功功率均分。
-
公开(公告)号：CN116125803B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211692808.1
申请日：2022-12-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的逆变器反步模糊神经网络控制策略，对三相逆变器的输出经过Clarke变换建立系统的动力学模型，通过输出电压与参考电压的误差建立反步控制器模型。运用模糊神经网络对控制器进行优化，并加入自适应律来调整控制器参数。利用极限学习机算法对系统的扰动模型进行估计，并补偿到反步神经网络控制器中，生成最终的系统控制率。将α、β坐标下的两个控制率ucon输入到SVPWM调制策略中。本发明能够有效降低反步控制器对系统的“抖振”现象，拥有优越的动态响应性能，对系统存在的参数变化和负载扰动具有更强的鲁棒性和自适应性，利用极限学习机拟合系统近似的集总不确定项，然后对系统进行补偿，以达到更好的控制效果。
-
公开(公告)号：CN116125803A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211692808.1
申请日：2022-12-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的逆变器反步模糊神经网络控制策略，对三相逆变器的输出经过Clarke变换建立系统的动力学模型，通过输出电压与参考电压的误差建立反步控制器模型。运用模糊神经网络对控制器进行优化，并加入自适应律来调整控制器参数。利用极限学习机算法对系统的扰动模型进行估计，并补偿到反步神经网络控制器中，生成最终的系统控制率。将α、β坐标下的两个控制率ucon输入到SVPWM调制策略中。本发明能够有效降低反步控制器对系统的“抖振”现象，拥有优越的动态响应性能，对系统存在的参数变化和负载扰动具有更强的鲁棒性和自适应性，利用极限学习机拟合系统近似的集总不确定项，然后对系统进行补偿，以达到更好的控制效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119419928A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202311528746.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/32 , H02J3/14 , G06F18/2321 , G06F17/11 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑电动汽车有序充放电的微电网多目标优化调度方法，首先以微电网系统运行耗能最低和环境治理成本最低为目标，构建包含电动汽车接入的微电网数学模型，对车辆行驶数据进行拟合，得到电动汽车的日行驶距离S的概率密度函数和电动汽车最终返程时刻t的概率密度函数，利用蒙特卡罗法对电动汽车充放电需求进行模拟预测。构建功率约束；对参考向量引导进化算法进行改进，利用改进的参考向量引导进化算法求解微电网数学模型，求解环境经济调度的帕累托最优前沿，得到最优的调度方法。本发明能够有效解决微电网多目标优化问题，利用改进的参考向量引导进化算法进行求解能有效的提高运算效率及寻优能力。
-
公开(公告)号：CN117639451A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410057895.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02M1/00 , H02M7/5387 , H02M7/539 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于双层自适应超螺旋反步滑模的逆变器控制方法，基于双层自适应超螺旋反步滑模控制器包括稳定函数、滑模面、额定模型、超螺旋算法、双层自适应律。对三相逆变器建立系统的动力学模型，引入稳定函数、虚拟误差和滑模面设计出系统的反步滑模控制器模型，对系统进行层层修正；在此基础还引入了超螺旋算法，使得控制在时间上的连续，从而改善了抖振现象；最后在超螺旋算法的基础上加入双层自适应律，通过重构等效控制，实时估计不确定项的等效值，获取控制器的输出，通过SVPWM来对三相逆变器的全桥开关进行信号控制。与现有技术相比，本发明进一步改善抖振现象，对系统存在的参数变化和负载扰动具有更强的鲁棒性和自适应性。
-
公开(公告)号：CN115986814A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211648915.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于并网条件下复合锁相环参数优化方法，提出改进型双二阶广义积分器与周期积分器相结合形成复合型锁相环，来解决公共耦合点带来的直流分量和高次谐波对锁相效果的影响。其次在并网条件下，随着锁相环带宽的增加，锁相环的响应速度在加快，但并网逆变器的频率耦合现象也在逐渐增强，需要找到合适的参数既满足于锁相环的响应又能减少并网逆变器的影响，运用一种新的方法找到锁相环PI参数的范围，并且提出改进型混合粒子群算法，通过将粒子群算法和遗传算法结合并加入自适应控制对参数范围进行整定，最终找到最合适的PI控制参数。此方法既改进了锁相环的结构又优化了锁相环的参数，两者结合达到增强系统稳定性效果。
-
公开(公告)号：CN118554498A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410436412.3
申请日：2024-04-11
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种纯电动汽车储能系统的优化与控制方法，包括基于规则的能量管理控制器、全局滑模控制器、电池及超级电容组、双向DC/DC变换器、电机逆变器、电机；基于规则的能量管理控制器获取整车功率需求、电池组电压、电池组SOC输出电池电流参考值；全局滑模控制器包括全局滑模电流控制器和PI电压控制器，全局滑模电流控制器用于跟踪电池及超级电容组电流参考值，此外运用模糊神经网络对控制器进行优化，并加入自适应律来调整控制器参数。利用PI电压控制器用于稳定母线电压。本发明能够精准跟踪负载的功率变化，减少电池容量衰减且避免电池大电流放电现象，在系统能够快速、准确响应的同时，还具有良好的稳定性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115986814B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211648915.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于并网条件下复合锁相环参数优化方法，提出改进型双二阶广义积分器与周期积分器相结合形成复合型锁相环，来解决公共耦合点带来的直流分量和高次谐波对锁相效果的影响。其次在并网条件下，随着锁相环带宽的增加，锁相环的响应速度在加快，但并网逆变器的频率耦合现象也在逐渐增强，需要找到合适的参数既满足于锁相环的响应又能减少并网逆变器的影响，运用一种新的方法找到锁相环PI参数的范围，并且提出改进型混合粒子群算法，通过将粒子群算法和遗传算法结合并加入自适应控制对参数范围进行整定，最终找到最合适的PI控制参数。此方法既改进了锁相环的结构又优化了锁相环的参数，两者结合达到增强系统稳定性效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.024 seconds)
