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公开(公告)号：CN105891727B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610412667.1
申请日：2016-06-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为一种双变结构滤波的动力电池荷电状态SOC的估计方法与系统，本法步骤为：先建立电池等效模型，采用第一变结构滤波对动力电池模型的参数辨识，拟合动力电池开路电压OCV与SOC关系，再用第二变结构滤波的估算SOC。变结构滤波参数ββ值对修正增量影响较大，引入模糊规则自适应调整ββ。本估计系统电压、电流传感器安装于待检动力电池，微处理器含有执行本方法的计算模块，微处理器在线显示当前估计的SOC值，并可与汽车的CAN控制器连接。本发明在线辨识动力电池参数；自适应模糊调整变结构滤波参数的修正增量，估计方法简洁，运算量小，易于实现，精度高，对SOC初值依赖性小。
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公开(公告)号：CN107276465A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710494319.8
申请日：2017-06-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/00 , H02P25/098
CPC classification number: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/0018 , H02P25/098
Abstract: 本发明为一种转矩-电流神经网络开关磁阻电机控制方法与系统，本方法为SRM各相配置一个神经网络前馈控制器，以转矩-电流逆模型为其激活函数，以给定总转矩分配的各相参考转矩和转子位置角为输入，以PID控制器的输出实现反馈误差学习。神经网络前馈控制器的输出与PID控制器的输出叠加作为参考电流送入电流滞环控制器，结合当前电流反馈信号控制SRM运行。本系统SRM安装电流、位置和转矩传感器，信号处理器含有三个神经网络前馈控制器、转矩分配模块、PID控制模块、电流迟滞环控制模块。内环电流滞环控制器跟踪参考电流，控制SRM运行，充分考虑了SRM具有特殊强非线性，有效减小SRM的转矩脉动。
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公开(公告)号：CN104714188B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510147926.8
申请日：2015-03-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为量测噪声方差阵相匹配的电池电荷状态估计方法与系统，本法步骤为：建立电池模型、电压电流采样，最小二乘法参数辨识模型参数；自适应无迹卡尔曼滤波估计SOC；调整滤波增益的方差阵相匹配的鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波，计算系统量测噪声实际残差方差阵值和估计的理论残差方差阵，得到εk。εk大于1自适应调整因子否则调整滤波增益，求得SOC估计值本系统动力电池所接电压、电流传感器经模数转换模块连接微控制器。微控制器含模型参数辨识模块、调整因子计算模块、滤波增益自适应调整、鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波SOC估计模块。SOC直接显示或传送到设备CAN网络。本发明动态调整滤波增益，提高了SOC估计的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104714188A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510147926.8
申请日：2015-03-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为量测噪声方差阵相匹配的电池电荷状态估计方法与系统，本法步骤为：建立电池模型、电压电流采样，最小二乘法参数辨识模型参数；自适应无迹卡尔曼滤波估计SOC；调整滤波增益的方差阵相匹配的鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波，计算系统量测噪声实际残差方差阵值和估计的理论残差方差阵，得到εk。εk大于1自适应调整因子否则调整滤波增益，求得SOC估计值本系统动力电池所接电压、电流传感器经模数转换模块连接微控制器。微控制器含模型参数辨识模块、调整因子计算模块、滤波增益自适应调整、鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波SOC估计模块。SOC直接显示或传送到设备CAN网络。本发明动态调整滤波增益，提高了SOC估计的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107276465B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710494319.8
申请日：2017-06-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/00 , H02P25/098
Abstract: 本发明为一种转矩‑电流神经网络开关磁阻电机控制方法与系统，本方法为SRM各相配置一个神经网络前馈控制器，以转矩‑电流逆模型为其激活函数，以给定总转矩分配的各相参考转矩和转子位置角为输入，以PID控制器的输出实现反馈误差学习。神经网络前馈控制器的输出与PID控制器的输出叠加作为参考电流送入电流滞环控制器，结合当前电流反馈信号控制SRM运行。本系统SRM安装电流、位置和转矩传感器，信号处理器含有三个神经网络前馈控制器、转矩分配模块、PID控制模块、电流迟滞环控制模块。内环电流滞环控制器跟踪参考电流，控制SRM运行，充分考虑了SRM具有特殊强非线性，有效减小SRM的转矩脉动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106357186A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610803097.9
申请日：2016-09-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P21/06 , H02P25/098 , H02P25/092
CPC classification number: H02P21/06
Abstract: 本发明为一种复合控制电流的开关磁阻电机恒转矩控制方法与系统，本方法基于线性电感模型转矩分配函数控制得到各相线性控制电流，采用回声状态网络依据开关磁阻电机当前总转矩、给定总转矩和输出的非线性电流的反馈，以及RBF神经网络推算的开关磁阻电机的Jacobian信息，经参数学习，输出非线性电流；得到各相非线性控制电流与线性控制电流叠加得到复合控制电流，作为电流滞环控制器设定值。本系统的电流、转矩和位置传感器连接信号处理器，信号处理器有执行本发明方法的模块，输出复合控制电流经电流滞环控制器控制电机的功率变换器，显著有效地抑制开关磁阻电机的转矩脉动。
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公开(公告)号：CN104460819B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201410814066.4
申请日：2014-12-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05F1/67
CPC classification number: Y02E10/58
Abstract: 本发明为一种光伏阵列最大功率点滑模跟踪控制方法及系统。本方法根据光伏阵列的输出电压和电流得到开关控制信号的最大功率点跟踪控制方法具体为：步骤Ⅰ对电压、电流信号进行滑动平均滤波预处理，以减小采样测量干扰对最大功率点跟踪控制精度的影响，同时提高最大功率点的跟踪速度。步骤Ⅱ计算基于不完全偏微分的滑模函数S2的值，步骤Ⅲ对开关控制信号进行迟滞处理，根据S2的值与设定值δ关系，得到0或1的开关控制信号u。本系统单片机内存储基于不完全偏微分滑模面函数计算程序和迟滞处理程序，实现调整控制DC-DC变换电路的等效负载使之与光伏阵列内阻匹配，快速、精确跟踪光伏阵列的最大功率，结构简单，成本低，易于实现。
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公开(公告)号：CN105811849B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201610296813.9
申请日：2016-05-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/098
Abstract: 本发明为一种电流非线性补偿的开关磁阻电机转矩控制方法与系统，本方法以开关磁阻电机线性电感模型的电磁转矩数学表达式计算基本控制电流，用最优转矩分配函数将设定转矩分配为开通相和关断相的分配转矩，折算得到各相基本控制电流；求出各相非线性电流补偿值与各相基本控制电流叠加作为各相控制电流，其与实测电流的偏差控制电流滞环控制器。本系统微处理器连接开关磁阻电机上的三个电流传感器和转子位置角、转矩传感器，其程序存储器配有数据采集模块和本方法的各计算模块，根据各实测信号计算得控制信号，经脉宽调制器控制开关磁阻电机的三相输入电流。本发明有效地抑制开关磁阻电机转矩脉动，可构成嵌入式系统，方便在线控制。
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公开(公告)号：CN106357192A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610805072.2
申请日：2016-09-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/098 , H02P23/12 , H02P23/00
CPC classification number: H02P23/12 , H02P23/0004 , H02P23/0018
Abstract: 本发明为一种电流自适应控制降低开关磁阻电机转矩脉动的方法与系统，本法先进行偏差预处理，将转矩偏差进行非线性转换；用双权值神经网络求得转矩估计输出和自适应PID控制的系数；PID控制计算得到当前设定总电流，经电流分配得到各相控制电流。有限差分扩展卡尔曼滤波器预测电流前馈补偿控制，自适应PID控制与基于预测的电流前馈补偿控制共同作用，有效抑制和降低开关磁阻电机转矩脉动。本系统的电流、转矩和转子位置传感器连接信号处理器，信号处理器有执行本发明方法的模块，输出补偿后的三相参考电流经电流滞环控制器控制电机的功率变换器，显著有效地抑制开关磁阻电机的转矩脉动。
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公开(公告)号：CN105891727A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610412667.1
申请日：2016-06-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
CPC classification number: G01R31/3624 , G01R31/3651
Abstract: 本发明为一种双变结构滤波的动力电池荷电状态SOC的估计方法与系统，本法步骤为：先建立电池等效模型，采用第一变结构滤波对动力电池模型的参数辨识，拟合动力电池开路电压OCV与SOC关系，再用第二变结构滤波的估算SOC。变结构滤波参数ββ值对修正增量影响较大，引入模糊规则自适应调整ββ。本估计系统电压、电流传感器安装于待检动力电池，微处理器含有执行本方法的计算模块，微处理器在线显示当前估计的SOC值，并可与汽车的CAN控制器连接。本发明在线辨识动力电池参数；自适应模糊调整变结构滤波参数的修正增量，估计方法简洁，运算量小，易于实现，精度高，对SOC初值依赖性小。
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