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公开(公告)号：CN114744946B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210542685.7
申请日：2022-05-18
Applicant: 江南大学
IPC: H02P25/064 , H02P23/00 , H02P23/12
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习干扰观测器的永磁同步电机控制方法及系统，包括：获取永磁同步直线电机某段时间内不同控制状态下的干扰观测器输入与输出数据，作为梯度下降宽度学习系统的初始训练数据样本集；采用归一化算法对初始训练数据样本集进行数据预处理，得到目标维度的梯度下降宽度学习系统训练数据样本集；将预处理后的训练数据样本集输入到梯度下降宽度学习系统中进行训练，得到梯度下降宽度学习系统模型；利用梯度下降迭代算法实时更新梯度下降宽度学习系统模型权重和偏置；利用更新后的梯度下降宽度学习干扰观测器模型对永磁同步直线电机转速控制的扰动进行补偿。本发明可以实现对电机不同工况下干扰进行补偿，减少了参数的调节。
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公开(公告)号：CN114094664B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202111388840.6
申请日：2021-11-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种分布式电池储能系统SoC平衡控制方法，包括获取智能体的电压估算值、电流估算值和荷电状态估算值，将其输入至电压调节器、电流调节器和荷电状态调节器，获得电压校正项系数、电流校正项系数和荷电状态校正项系数；基于电压校正项系数、电流校正项系数和荷电状态校正项系数获得参考电流值；基于参考电流值获得校正后的电压校正值、电流校正值和荷电状态校正值；将电压校正值、电流校正值和荷电状态校正值反馈给其相邻的智能体，以实现多智能体之间输出电压一致、输出电流一致和荷电状态的平衡。本发明在动态校正时考虑到不同电池容量、不同初始SoC水平和电池容量退化的影响，保证系统可以持续不断地提供负载所需的功率。
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公开(公告)号：CN111016719A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911330488.3
申请日：2019-12-20
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用电动汽车的永不断电柔性不间断电源控制方法。本发明一种利用电动汽车的永不断电柔性不间断电源控制方法，包括：通过对下垂控制公式中参考电压进行改变,采用多智能体滑模控制策略实现超级UPS中的容量不同的电动汽车锂电池SOC一致，采用下垂控制、多智能体平均电压电流一致控制和末端控制，将电动汽车锂电池的电流输出值与容量的比值(电流标幺值)作为控制对象并引入滑模函数。本发明的有益效果：通过对下垂控制进行改进并使用多智能体技术且考虑了EV锂电池的实时容量衰减，实现了在超级UPS中容量不同的EV锂电池SOC一致，并维持了EV插拔情况下超级UPS直流母线电压的稳定。
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公开(公告)号：CN114114925B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202111433191.7
申请日：2021-11-29
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于数据驱动协同自适应滑模约束控制方法，包括建立d‑q轴坐标系下考虑端部效应的直线牵引系统的数学模型，在数学模型中加入修正端部效应项，获得修正后的直线牵引系统的数学模型，将修正后的数学模型转换为直线牵引系统的速度动力学模型，将速度动力学模型转换为广义非线性模型，并将广义非线性模型转换为线性模型；利用直线牵引系统误差构建滑模面，并在系统误差中设计抗饱和补偿器以消除执行器饱和；设计基于数据驱动的参数估计算法对滑模面进行参数自适应估计。本发明能够大大提高了受控系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114123892B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202111342073.5
申请日：2021-11-12
Applicant: 江南大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/13 , H02P25/064
Abstract: 本发明涉及一种基于观测器的线性牵引系统终端滑模控制方法，包括：建立d‑q坐标系下永磁直线同步电机的数学模型，将永磁直线同步电机的线性牵引系统中有约束的跟踪误差转换为无约束的转换误差；基于转换误差对从所述数学模型中解耦的速度环设计终端滑模控制器，并在确定终端滑模控制器为渐进稳定后，利用终端滑模控制器对电机的速度环进行控制，同时引入扩展状态观测器对终端滑模控制器进行前馈补偿，减少不确定性扰动对系统稳定性的干扰。本发明基于无约束的转换误差设计速度环的终端滑模控制器，并引入扩展状态观测器对终端滑模控制器进行前馈补偿，能够克服不确定的外部扰动对速度跟踪的影响，确保系统的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113485112B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110795477.3
申请日：2021-07-14
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种预设性能自适应分数阶滑模控制方法，包括在直流母线电压的控制环引入预设性能函数，利用预设性能函数使得直流母线电压的跟踪误差被限制在预设性能函数的边界内，同时构建Lyapunov函数V1并根据V1配置虚拟控制器和变换器，并求解变换器的跟踪误差；根据变换器的跟踪误差建立分数阶滑模面；根据分数阶滑模面设计参数自适应律，利用参数自适应律对未知参数进行估计。本发明利用预设性能函数对直流母线电压的跟踪误差进行约束，使其稳定在预设的边界中；在电流控制环路中建立分数阶滑模控制单元，解决了终端滑模带来的电压抖动；利用参数自适应率对未知参数进行在线估计，解决了建模误差以及参数的不确定性给控制器带来较大影响的问题。
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公开(公告)号：CN114123896B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111450749.2
申请日：2021-11-30
Applicant: 江南大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/14 , H02P25/064 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式宽度学习系统的永磁同步电机控制方法及系统，包括：S1、获取永磁同步直线电机某段时间内的输入与输出数据，作为宽度学习系统的初始训练样本集；S2、采用模糊粗糙集对初始训练样本集进行数据预处理，得到永磁同步直线电机的训练数据样本集；S3、将训练数据样本集输入到宽度学习系统模型中进行训练，宽度学习系统模型采用增强节点增量式宽度学习系统；S4、利用训练完的宽度学习系统模型对永磁同步直线电机进行控制。本发明基于增量式宽度学习系统的永磁同步电机控制方法及系统基于增量式宽度学习系统，具有超调低、速度快、可以控制非线性和大时滞系统以及抗干扰能力强等优点，提高了对永磁同步直线电机的控制能力。
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公开(公告)号：CN114123896A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111450749.2
申请日：2021-11-30
Applicant: 江南大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/14 , H02P25/064 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式宽度学习系统的永磁同步电机控制方法及系统，包括：S1、获取永磁同步直线电机某段时间内的输入与输出数据，作为宽度学习系统的初始训练样本集；S2、采用模糊粗糙集对初始训练样本集进行数据预处理，得到永磁同步直线电机的训练数据样本集；S3、将训练数据样本集输入到宽度学习系统模型中进行训练，宽度学习系统模型采用增强节点增量式宽度学习系统；S4、利用训练完的宽度学习系统模型对永磁同步直线电机进行控制。本发明基于增量式宽度学习系统的永磁同步电机控制方法及系统基于增量式宽度学习系统，具有超调低、速度快、可以控制非线性和大时滞系统以及抗干扰能力强等优点，提高了对永磁同步直线电机的控制能力。
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公开(公告)号：CN113595231A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110873697.3
申请日：2021-07-30
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟同步机的不间断微网电源协同控制方法及系统，包括：S1、获取设定值和误差值Δδi，计算得到跟踪误差，并对跟踪误差进行虚拟控制得到误差参考值；S2、对误差参考值进行指令滤波补偿和滑膜控制后，得到用于跟踪误差的终端滑模值Si1、Si2；S3、对设定值进行自适应律的控制调整后得到误差估计值；S4、将终端滑模值Si1、Si2和误差估计值输入到自动电压调节器实现电压调节，从而得到稳定的输出电压ui；S5、将输出电压ui进行电压电流的闭环控制后得到稳定的有功功率pi，有功功率pi经过容量估计、功率分配、SoC下垂控制后，重新得到响应误差。本发明引入虚拟同步机的参数自适应、指令滤波、滑模控制，以解决基于多智体的社区不间断电源系统的SoC不一致问题。
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公开(公告)号：CN113472242B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110759034.9
申请日：2021-07-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体的抗干扰自适应模糊滑模协同控制方法，包括以下步骤：S1、获取多台智能体给定速度反馈速度χi.1、反馈电流信号χi.2和χi.3；S2、整合多台智能体给定速度和反馈速度χi.1得到偏差zi.1，同时对多台智能体进行扰动观测，得到补偿控制信号S3、将偏差zi.1和补偿控制信号进行虚拟控制得到q轴控制电流信号将d轴控制电流信号选取为0；S4、控制电流信号和与反馈电流信号χi.2和χi.3通过自适应模糊滑模控制得到q轴和d轴的控制电压信号ui.q和ui.d。本发明基于多智能体的抗干扰自适应模糊滑模协同控制方法，提高多台智能体同步追踪精度，能够实现多台智能体协同控制。
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