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公开(公告)号：CN116931431B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202310924966.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步电机模型预测控制权重系数设计方法和系统，方法包括：基于模型预测控制对构建的永磁同步电机的数学模型进行双闭环运行，通过模型预测控制的代价函数对电机进行初步控制；给定参考信号，采集永磁同步电机的数学模型在双闭环运行过程中的d、q轴电流，并分别计算d、q轴电流的误差；将初步控制中代价函数的权重系数λ、d、q轴电流的误差作为强化学习的输入，根据强化学习对模型预测控制代价函数的权重系数λ进行整数寻优和小数寻优，找到最佳权重系数；通过最佳权重系数达到期望的d、q轴电流的误差，再控制永磁同步电机运转。本发明通过对权重系数进行整数寻优和小数寻优，找到最佳权重系数，进而提高最电机控制性能。
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公开(公告)号：CN113934142B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111228869.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种非线性离散系统无模型自适应滑模约束事件触发控制方法，包括采集系统的输入输出数据；根据系统的输入输出数据确定基于观测器的伪偏导数估计算法，设置事件触发误差与事件触发条件；根据事件触发条件和伪偏导数估计算法设计控制算法，得到系统的控制输入及系统的输出数据；将系统的输出数据转化为波形图，并与期望值的波形图进行比较，判断是否达到期望的控制效果，若判断结果为是，则结束，若判断结果为否，则返回至步骤1，直至达到期望的控制效果。本发明不需要建立被控系统的精确模型，且设计了事件触发机制，使控制器只在设定的事件触发条件满足时更新控制信号，减少了控制器的执行次数，在保证控制效果的同时减轻了计算与通信负担。
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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：CN113949315A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111256188.2
申请日：2021-10-27
Applicant: 江南大学
IPC: H02P6/04 , H02P6/34 , H02P21/00 , H02P21/13 , H02P25/022
Abstract: 本发明公开了一种基于有限时间扰动观测器的模糊滑模协同反推方法及系统，包括：S1、配置每个永磁同步电机为多智能体系统中的一个智能体，通过有向图建立相邻永磁同步电机之间的通信，得到永磁同步电机的数学模型；S2、利用有向图构建虚拟控制率，采用二阶滑模微分器来逼近虚拟控制律在有限时间内的导数，定义积分滑模面，根据虚拟控制率得到自适应律，并根据所述积分滑模面和自适应律来构建真实控制律；S3、基于永磁同步电机的状态方程构建扰动观测器来估计负载转矩和扰动，对虚拟控制率进行前馈补偿。本发明通过扰动观测器负载转矩和扰动，对虚拟控制率进行前馈补偿，减少了干扰对协同控制性能的影响，提高了实际运行中的速度同步精度。
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Patent Agency Ranking
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：CN118868699A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411333346.3
申请日：2024-09-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步电机的混合模型预测控制方法及系统，涉及电机电流控制技术领域。包括：构建永磁同步电机的开环控制系统，采集开环控制系统的数据；建立电机的状态空间方程；基于状态空间方程，对数据进行辨识，获得系统矩阵；实时监测并判断电机的参数是否失配，当失配时，重新对数据进行辨识，获得新的系统矩阵并在线更新系统矩阵；将系统矩阵输入至预测模型中，获得下一时刻的电流预测值；根据电流预测值，确定预测模型的代价函数的最优矢量；将最优矢量输入至电机的逆变器中，完成模型预测控制；其中，模型预测控制过程中包括通过价值函数来保证电机输出的#imgabs0#轴电流误差最小。本发明通过动态更新系统矩阵，提高了电机的运行效能和稳定性。
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公开(公告)号：CN117914229A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410042366.9
申请日：2024-01-10
Applicant: 江南大学
IPC: H02P29/028 , H02P21/22 , H02P21/20 , H02P21/05 , H02P25/022 , H02P27/12 , H02P6/10
Abstract: 本申请公开了一种三相永磁同步电机驱动器开路容错控制方法，涉及三相永磁同步电机技术领域，该方法对驱动器存在功率器件出现开路故障时的三相电流进行傅里叶级数推导，确定故障相电流和两个健康相电流的傅里叶级数表达式，然后推导得到发生驱动器开路故障后的电磁转矩的表达式，以维持故障前后转矩损失最小为原则，令发生故障前后的电磁转矩相等从而可以得到三相电流给定值，利用三相电流给定值就能实现三相PMSM系统单个功率器件开路故障的容错控制，该方法可以在不增加辅助电路的情况下对三相永磁同步电机驱动器单管开路故障具有容错效果，能够有效抑制转矩与转速脉动，减少转矩缺失时间。
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公开(公告)号：CN116700000A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310762295.5
申请日：2023-06-26
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及混合储能系统控制技术领域。尤其是指一种混合储能系统预测控制方法。本发明所述的混合储能系统预测控制方法利用常规状态混合储能系统中获得的输入输出数据建立预测模型，并根据预测模型构建递减权重成本函数，以递减权重成本函数的值最小化为目标，建立反馈控制率以及约束条件，根据反馈控制率以及约束条件对混合储能系统当前状态进行计算求解，输出对系统的控制参数，递减权重成本函数算法更加注重短时间内的状态控制，系统不会产生累计误差，保证了系统的精确性，并且设计了系统在具有外部扰动状态下的模型并进行求解，提高了系统的抗扰动能力以及系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115986900A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211496859.7
申请日：2022-11-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及混合储能系统控制技术领域，尤其是指一种混合储能系统预测控制方法、装置、设备及计算机存储介质。包括：本发明所述的混合储能系统预测控制方法，采用子空间辨识算法获得的混合储能系统状态空间模型作为预测模型，相比传统基于拓扑的模型，其设计降低了模型预测控制对参数的敏感性，并具有较高的准确度；本发明采用离线辨识与在线辨识结合，相比传统离线辨识，其设计考虑了系统参数变化的情况，更好地模拟了实际工作场景，在系统参数突变时采用鲁棒模型预测控制，用于抑制参数变化对控制性能的影响，提高了系统鲁棒性。
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