基于V2G的电动汽车有序充放电控制策略

大规模电动汽车作为移动存储的电力负荷,其无序充电行为将会导致电网出现负荷峰谷差加大、负荷率降低等问题。文中分别从电网侧和用户侧的角度,研究基于车网互动(V2G,vehicle to grid)的电动汽车有序充放电控制策略。在电网侧以负荷曲线均方差最小为目标函数,在用户侧以电动汽车用户参与V2G获得的经济收益最大化为目标函数,并且考虑到电动汽车实际充放电功率、可用容量及用户日常设置等约束条件,采用粒子群优化算法进行仿真求解。分别以重庆2020年、2025年和2030年电动汽车有序充放电为例,对电动汽车在电网侧和用户侧的有序充放电进行优化控制仿真分析。算例结果表明,所提出的电网侧和用户侧电动汽车有序充放电优化控制模型能有效降低负荷峰谷差、平滑负荷曲线并为参与V2G服务的用户带来经济收益。     

优化分级T-S模糊控制动态估计纯电动汽车电池健康状态

针对纯电动汽车动力电池健康状态（state of health,SOH）预测中非线性影响因素多、算法繁杂、难以在单片机开发平台中实现等难点,首先利用累计充电循环次数计量法得到使用循环次数,将SOH与使用循环次数、内阻变化量、电压降值的相关非线性关系转换成离散的二维数据表,依据使用条件,采用二分查表法获得不同估计方法下SOH值;再将使用循环次数、电压降值和内阻变化量作为输入量,以相应SOH的权重作为输出,利用T-S模糊控制建立SOH动态预测模型,根据权重和边界条件计算得到SOH.仿真结果表明,所提方法最大预测误差4.3%,响应时间55 ms内,预测效果比现有方法显著提高.      

无人机信息链路电磁干扰效应规律研究

通过对无人机电磁干扰耦合路径分析,建立了信息链路电磁干扰理想模型,讨论了电磁干扰对数据链系统工作信号的压制作用.以某型无人机装备数据链系统为研究对象,提出了一种基于无人机动态飞行的信息链路实验室模拟方法,搭建了数据链电磁干扰注入效应试验系统,分析并确定了电磁敏感度判据.通过无人机上行数据链系统连续波电磁干扰注入效应试验,找到了敏感频点和电磁敏感阈值,分析了信息链路电磁干扰作用机理,探索了失锁效应与AGC电压、误码率之间的内在规律,为靶场实验和无人机电磁干扰预测提供了经验.      

基于Hamilton理论的无人车路径跟踪控制

针对当前车辆路径跟踪控制存在精度低、可靠性差的问题,基于Hamilton理论提出一种四轮驱动四轮转向无人车路径跟踪分层控制方法.通过集成车辆动力学模型和路径跟踪模型,建立了路径跟踪误差模型,结合系统控制目标,提出采用Hamilton理论设计车辆上层控制器,用于实现路径跟踪误差模型的镇定,从而提高车辆路径跟踪的精度与鲁棒性.同时,在下层控制器中,设计4个车轮纵向轮胎力分配算法,通过轮胎力的动态分配满足车辆上层控制需求.利用CarSim和Simulink搭建车辆路径跟踪联合仿真模型并进行仿真实验,仿真结果表明,提出的无人车路径跟踪分层控制策略能够通过前后轮转角以及4个轮胎力的实时控制与分配,抑制路径跟踪过程中的横向误差和航向误差,提高路径跟踪精度并确保控制系统的可靠性.      

一种计算机数控的医用呼吸模拟平台设计

为了给呼吸补偿方法的验证提供数据,设计了一种计算机数字化控制的医用呼吸模拟平台.本文将拟合的呼吸运动曲线映射成三维运动坐标数据,以ATmega2560单片机为核心,采用42BYGH34两相步进电机设计了一种模拟人体呼吸运动的三维运动平台.该平台利用单片机解析来自上位机发送的三维运动曲线数据,然后转换成驱动信号并结合驱动芯片对两相步进电机进行驱动,进而带动与皮带相连夹具上体模的周期运动,从而模拟人体器官的运动.经测试,该运动平台性能稳定,可以为模拟呼吸运动数据的采集提供硬件平台.     

基于自抗扰的高超再入飞行器轨迹线性化控制技术

在高超再入飞行器运动模型的基础上,全面分析了全弹道3通道间的运动学耦合、惯性耦合、气动耦合和控制耦合.针对该强耦合系统的姿态跟踪问题,基于时标分离和奇异摄动原理,分别在姿态环慢回路和快回路设计了基于自抗扰的轨迹线性化控制器.结合控制器的设计过程,从前馈、反馈、干扰观测与补偿等角度全面分析了自抗扰轨迹线性化控制方法的通道解耦机理.仿真结果验证了解耦机理分析的正确性,表明自抗扰轨迹线性化方法具有很好的解耦效果,适合用于强耦合系统的控制器设计.      

考虑固结效应的高填方夯实地基桩侧负摩阻力计算方法

依托在高填方夯实地基上进行的桩侧负摩阻力现场试验,根据负摩阻力测试结果,提出考虑固结效应的高填方夯实地基桩侧负摩阻力计算方法。该方法对高填方地基强夯加固区与非加固区分段进行侧摩阻力计算,采用太沙基一维固结理论计算桩侧土沉降,反映固结效应对桩侧摩阻力的影响,利用土-混凝土界面直接剪切试验得到桩土荷载传递函数,反映桩土相对位移对侧阻力发挥程度的影响,采用有限差分法求得计算公式的数值解,并将计算结果与现场试验结果对比分析。结果表明,采用文中推导的公式计算的桩侧负摩阻力沿深度的变化趋势与现场试验测试结果一致,现场实测桩侧负摩阻力值约是理论计算值的1/2,工程应用时可将理论计算的桩侧负摩阻力值乘以0.5的折减系数。     

基于预设性能转台伺服系统的参数估计和自适应控制

针对含参数未知和非线性摩擦动态的转台伺服系统,提出了一种基于预设性能函数的参数估计和自适应控制方法.利用一种连续的摩擦模型表示转台伺服系统的摩擦动态,引入高阶神经网络对其进行逼近.通过构造一种滤波辅助变量获取参数估计误差信息,并将估计误差信息作为参数自适应律的遗漏因子,保证估计值能够快速收敛到真实值.为了提高转台伺服系统的瞬态响应和稳态性能,利用预设性能函数将原始系统的跟踪误差转换为一个新的误差动态,在此基础上设计自适应控制器,实现对期望轨迹的精确跟踪.仿真结果验证了本文所提算法的有效性.      

一种Femtocell网络中的负载预测方法

在未来的5G移动通信系统中,Femtocell等小功率基站将承担起海量的数据通信业务。通过对Femtocell做出负载预测,进而完成小基站的休眠策略和对流量的管控等,但现有的研究中未出现此类探索方向。为了进一步实现移动通信系统的绿色通信和预知其对未来负载的发展态势,在Femtocell下提出了一种基于混沌特性和改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测方案。采用了C-C(Catmall-Clark)算法和G-P(Grassberger-Procaccia)算法计算时间序列的延迟时间和维度,BF进行优化、学习和预测。通过对比仿真实验的结果表明,该方案预测效果较好,可以应用到实际的预测工作中。     

抵御传感器故障的静态输出反馈可靠控制

针对线性系统,研究了考虑传感器增益故障情况下,静态输出反馈可靠控制设计问题。首先,在不考虑故障时,设计控制器,给出了系统保持渐近稳定的充分条件;然后,基于传感器故障,在原有反馈控制器作用下系统无法保持稳定;接下来,利用凸组合方法处理故障,及采用求解LMI不等式的方法对静态输出反馈可靠控制器进行重新设计,使闭环系统在发生传感器增益故障时仍能保持渐近稳定;最后,通过数值仿真验证设计方法的有效性和可行性。