基于功率流的结构半主动瞬时控制算法

导出了一种基于功率流的结构半主动瞬时控制算法，其基本原理是保证在控制力作用的每一个时间段控制力吸收的功率大于零。并以在相邻主－从结构间设置半主动控制装置来减小主结构振动为例，分析了该控制算法的有效性。还给出了本算法与传统的二次线性控制算法与传统的二次线性控制算法的数值结果比较。     

结构振动的变阻尼半主动遗传控制算法

提出结构振动的变阻尼半主动遗传控制算法、针对变阻尼半主动控制的特点,建立新的性能指标泛函,采用遗传控制算法直接在控制力解空间进行全局寻优,逐步搜索到满足变阻尼半主动控制约束拼使性能指标趋于最小的控制力,从而实现了结构振动的变阻尼半主动最优控制,算例仿真表明,采用变阻尼半主动遗传控制算法,控制效果明显,是一种 的结构振动控制策略。     

环形MR—TMD半主动控制的研究

本文讨论了在TMD质量块上安装磁流变驱动器的一种控制装置,根据一定的半主动控制算法,得出所需的半主动控制力,通过调节磁流变阻尼器的参数来调节MR驱动器的控制力,实现对结构的半主动控制．     

巨型钢框架MR智能减震结构的地震反应分析

采用wilson-Θ法求解巨型钢框架MR智能减震结构运动方程,提出基于最优主动控制算法(LQR算法)的双出杆剪切阀式MR阻尼器的半主动控制算法,并选择普通巨型钢框架结构(主结构3层,次结构3层)和巨型钢框,用LQR算法和半主动控制算法分析最大地震反应及控制效果.结果表明,巨型钢框架MR智能减震结构比普通的巨型钢框架结构优越,MR阻尼器能够有效地减小主结构的地震反应.     

强震作用下连续梁桥多墩联合半主动控制

为了平均分配连续梁桥各墩的损伤,提出了一种多墩联合半主动控制算法.该控制算法在主动最优控制力的基础上,综合考虑连续梁桥各墩的损伤状态,通过调整阻尼器的目标出力,在主梁加速度和各桥墩的墩顶与主梁间相对位移得到控制的同时,使各桥墩的损伤指数平均分配.本文以一设置了磁流变(MR)阻尼器的3跨连续梁桥为研究对象,采用MATLAB进行数值模拟分析,对所提出的半主动控制算法进行了多种工况下的验证.计算结果表明,采用多墩联合半主动控制算法能够较好地控制桥梁的地震反应,同时有效降低破坏最严重的桥墩在强震过程中的损伤指数,达到各桥墩损伤平均分配的效果.     

带有磁流变阻尼器的结构振动实时控制试验

对一带有SG-MRD40磁流变阻尼器的3层钢框架模型结构进行了结构减震控制模拟试验,基于Matlab/Simulink及WinCon编制实时控制软件,将依据LQG控制算法的最优控制,通过Q8系列HIL控制卡输出通道驱动继电器开关,将所需电压施加到阻尼器上,在振动台上进行了0～40Hz正弦扫频及前3阶自振频率的正弦波下LQG半主动控制系统的试验.试验结果表明,通过Matlab/Simulink调用WinCon实时控制软件进行半主动控制是有效的,半主动控制系统能够使模型结构的地震响应得到显著的降低,其中顶层位移响应和绝对加速度响应的峰值减小了近40%左右,而所需电源功率只有10W左右.     

一种对高层建筑振动半主动控制的新策略

为了解决调谐质量阻尼器(TMD)的有效工作频域较窄和主动质量阻尼器(AMD)的控制力存在时滞效应的问题,提出在TMD中嵌入磁流变阻尼器(MRD)的新型半主动控制装置——TMMRD。采用模糊控制器取代传统滑动模态控制(SMC)的不连续"开关"式控制和等效控制的不确定性规则,基于Lyapunov函数设计自适应模糊控制律,结合改进的限幅最优(MCO)控制算法提出适合TMMRD的自适应模糊滑动模态半主动控制(ASMC/MCO)策略。运用TMD被动控制、ASMC/MCO半主动控制、ASMC主动控制和线性二次型高斯(LQG)主动控制分别对一座30层钢框架结构进行地震响应分析。研究结果表明:提出的ASMC控制策略的鲁棒性明显优于LQG;ASMC/MCO控制和ASMC控制下的减震效果明显优于TMD控制和LQG控制;ASMC/MCO的半主动控制力与ASMC的主动控制力吻合很好。     

结构半主动减震控制新体系的理论与试验研究

提出了结构半主动减震控制的一种新体系———半主动变刚度·阻尼控制系统 ,设计了控制装置 ,推导了控制系统的运动方程 ,提出了基于预测控制的预测瞬时最优控制算法 ,完成了结构模型振动台对比试验 .试验研究表明 ,结构半主动变刚度·阻尼控制系统及其控制算法是十分有效的 ,为该前沿技术的工程应用创造了条件     

相邻模型结构MR阻尼器半主动控制振动台试验

利用振动台对磁流变(MR)阻尼器连接的相邻模型结构的地震响应进行了研究.为了验证基于MR阻尼器控制系统的控制效果,振动台试验中对3种地震激励下的相邻模型结构采用了2种被动控制策略和3种半主动控制策略.试验中,最大电流被动控制策略和3种半主动控制策略使相邻模型结构各层的地震响应皆有明显降低;半主动控制策略皆采用了加速度反馈的方法以减少试验中所用传感器的数量.试验结果表明:MR阻尼器是有效的半主动控制装置,在被动和半主动控制系统中有稳定的控制效果;基于加速度反馈的控制方法适用于具有闭环增益矩阵的控制算法,可以减少控制系统的硬件投入以及增加半主动控制系统在实际工程应用中的可行性.     

对跨海桥梁震浪响应的半主动控制策略

建立了桥梁震浪响应的磁流变液阻尼器(MRD)控制方程,首先将MRD在下一时刻的出力预测值作为半主动控制系统的限界约束,并构造适合MRD的剪切型最优(CO)半主动控制目标函数;然后基于精细积分法把MRD半主动控制策略等效为一列在附加限界约束内使目标函数取最小值的方程组;最后利用可靠区理论求解方程组得到MRD的半主动控制力.以一座三跨跨海公路连续梁桥为工程背景,分别对其在未控制、TRIO半主动控制、CO半主动控制和线性二次型最优(LQR)主动控制下的各评价指标进行了数值计算.结果表明:提出的TRIO半主动控制策略在降低桥梁震浪响应方面比传统的CO半主动控制的效果显著;TRIO半主动控制的MRD控制力峰值逼近LQR主动控制的,对外界能源的利用率比LQR策略的要高得多.     

基于聚类分区的风电场无功电压优化控制策略

随着风电渗透率的不断增大,并网风电场的机端电压稳定面临巨大挑战。研究了风电场内部各节点的无功电压特性,提出一种基于机组有功出力聚类分区的无功电压优化控制策略：通过 自动电压控制系统获取风电场当前的电压指标与实际运行数据,计算出风电场的无功需求;以历史有功出力数据对场内机组进行模糊C聚类分区;利用改进的粒子群算法寻找最优无功分配方案,对每一区域进行无功电压控制。在MATLAB上进行仿真,与传统根据各机组无功容量进行分配的方案进行对比,仿真结果表明,所提控制策略能够有效改善风电场并网点电压控制性能,减小风电场内机组机端电压的波动。     

电动汽车负荷聚类及参与电网一次调频控制策略

为解决风力发电、光伏发电等分布式电源出力波动和大规模负荷入网造成的频率波动问题,电动汽车在(The electric car)热备用条件下基于V2G技术,以电动汽车作为调频手段,研究电动汽车负荷聚类参与电网一次调频控制策略。根据电动汽车快速响应性能对电动汽车负荷聚类,采用聚类算法将电动汽车负荷分组对不同调频容量分配。当系统频率发生变化时,以实现电动汽车参与电网一次调频响应。仿真结果表明：当电网频率波动时,电动汽车参与电网一次调频,使得电网频率能够很快向稳定状态恢复。本文所提电动汽车负荷聚类参与调频控制策略是有效的。     

基于解码转发的认知无线电机会功率控制算法

频谱感知是认知无线电网络正常工作的基础,而功率控制问题的解决是认知网络和主用户网络正常运行的保证。文中研究协作认知无线电通信,在保证授权用户服务质量和认知用户最大功率受限条件下,将高信噪比时的解码转发(decode-and-forward,DF)和基于频谱感知结果的机会功率控制算法结合,提出新的机会DF功率算法。通过基于对主用户感知结果的最优中继选择策略,在保证主用户正常通信不受影响的前提下,最大程度提高次用户信道信噪比,提高认知网络容量,并且认知系统能够获得空间满分集度。理论和仿真结果同时表明,基于主用户出现概率的最优中继选择最大程度的消除了次用户对主用户的干扰,提高了认知系统容量。     

基于风速估计和风剪切的风力发电机组变桨距控制

为提高大型风力发电机组捕获风能的能力,改善其主要零部件受荷载情况,提出基于有效风速估计和风剪切的风力发电机组独立变桨距控制策略.以某5 MW变速变桨风力发电机组为验证对象,基于Bladed软件平台对传统统一变桨控制策略和独立变桨控制策略进行仿真比较.结果表明:相对于统一变桨距控制策略,独立变桨距控制策略不但能满足维持风力发电机组输出功率额定值稳定的要求,而且使发电机组主要零部件的受荷载情况得到明显改善.     

面向拥塞控制的WMN 联合功率控制与信道分配

为解决所构建的联合资源分配模型的资源分配问题,提出一种面向拥塞控制的联合功率控制与信道分配算法( CCJPCA: Congestion Control oriented Joint Power control and Channel assignment Algorithm) 。CCJPCA 算法通过混合编码策略实现了链路功率与信道变量的共同进化,利用Q-Learning 算法的回报机制实现变异策略的自适应选择,从而保证网络资源的合理配置。NS-3( Network Simulator-3) 仿真结果表明,CCJPCA 算法能优先为网络瓶颈链路分配网络资源,提高算法收敛速度,减少网络排队和重传时延,降低网络平均丢包率。     

基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配

针对频谱分配过程中会出现用户间的干扰问题,提出了一种基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配算法.该算法的基本思想是将认知用户间频谱的竞争转化为以信道选择为策略空间的博弈模型,通过调整发射功率和利用改进后的效用函数来选择最优的分配策略.实验结果表明:该算法在实现频谱动态分配的同时减小了对授权用户的干扰,提高了系统总吞吐量.     

基于DDPG算法的风力发电机变桨距控制研究

风电机组模型的不确定性以及风速等外部干扰严重影响风电机组输出功率的稳定性,基于准确风机参数的传统控制策略难以满足系统控制需求。因此,本文提出一种基于DDPG算法的风机变桨距控制器。借助强化学习仅需与环境交互无需建模的优势,以风机模型为训练环境,功率为奖励目标,变桨角度为输出,采用深度神经网络搭建Actor-Critic单元,训练最优变桨策略。采用阶跃、低湍流、高湍流三种典型风况对算法进行检测。仿真结果表明,不同风况下基于DDPG算法控制器的控制精度、超调量、调节时间等性能均优于传统比例-积分-微分控制器效果。     

异构网络中基于非合作博弈的功率控制算法

针对异构蜂窝网络中系统能耗较高的问题,提出一种能效优先的基于非合作博弈的功率控制算法。该算法将宏基站间的功率控制过程描述为博弈模型,并在效用函数中引入了基于干扰因素的自适应代价函数,得到各基站的最佳响应策略,之后经过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至能效最优的纳什均衡状态。仿真结果表明,所提算法与固定代价函数的功率控制优化算法相比具有较好的收敛性,系统能效有明显的提升,更适用于密集网络。     

平抑风光功率波动的混合储能功率分配策略

为保证微电网可靠并网，针对风光随机出力引起的有功功率波动问题，利用混合储能系统(HESS)进行有效平抑。为充分发挥不同类型储能的特性，实现HESS功率的精确分配，提出一种基于WOA-VMD双层分解的混合储能功率分配策略。采用移动平均算法确定并网功率和HESS所需平抑的波动功率，并利用WOA-VMD分解风光波动功率。考虑到VMD分解余量可能含有丰富信息，再对余量进一步分解，完成HESS的初级功率分配。采用模糊控制优化储能设备的荷电状态(SOC)，完成HESS功率的二次修正。算例分析表明，文中所提策略能够对风光波动功率进行自适应分解，实现HESS功率的合理分配，有效平抑风光功率波动，保证微电网可靠并网；并且维持储能SOC处于理想范围，避免储能设备过度充放电，确保HESS安全稳定运行。     

基于权系数法的功率和载荷协同控制策略

针对大型风机在高风速区由风剪切效应引起的输出功率波动和叶轮不平衡载荷，从功率和载荷两个维度出发，以NREL公司的5MW陆基风机为对象，提出一种基于权系数法的功率和载荷双目标协同的独立变桨控制策略。首先，以遗传算法优化的PID作为主控制器，通过风轮转速反馈得到统一变桨距角；其次，根据方位角反馈得到各桨叶的动态权系数，以此调整各桨叶的桨距角；最后，将叶根挥舞力矩反馈给模糊PID控制器得到载荷影响下的桨距角微调量，并对桨距角进行修正。通过FAST和Matlab/Simulink平台联合仿真，将所提控制策略与统一变桨距控制和独立变桨PI控制对比分析。结果表明，所提控制策略能有效地将输出功率稳定在额定功率附近，并且对于降低风轮不平衡载荷具有显著效果。