混凝土搅拌站动态配料系统控制算法及误差控制研究

在对现场一台混凝土搅拌站用工控机 PLC 组态软件改造的过程中,对该混凝土搅拌站动态配料系统进行了研究,依据动态配料称重系统和定量控制相结合的思想,从PID控制算法入手提高了称量的精度和速度,又对该系统的非线性误差的控制过程进行了分析,将迭代自学习控制方法用在该系统的动态称重配料过程的误差控制中.通过多次调试修改,该系统的配料精度和速度都达到要求,整个系统的效率也得到了提高.     

基于自抗扰控制的高速列车自动驾驶速度控制

针对高速列车在复杂环境运行时,传统PID控制器受未建模动态及外界未知干扰导致列车速度追踪误差大的问题,提出一种基于自抗扰控制ADRC(Active Disturbance Rejection Control)的高速列车速度控制算法。基于单质点模型建立列车的状态空间方程,令列车方程中的未知部分作为扩张状态设计二阶自抗扰控制器,并利用CRH380A型列车参数进行仿真,对指定的目标速度曲线进行追踪,证明基于自抗扰控制算法的可行性;同时设置干扰量,与传统PD控制、非线性PID控制算法在抗干扰性能和追踪误差等方面作比较。结果表明,基于自抗扰控制的高速列车速度控制器具有抗干扰性强、追踪误差小的优点。     

牵引移相变压器网侧谐波消除研究

对24脉波移相牵引整流移相变压器的结构、移相原理和谐波电流的相移进行了研究,通过公式推导出这种变压器与谐波电流可以互相抵消,并在某牵引整流站进行了实测,证明这种变压器构成牵引整流站对城市电网的影响完全在电网电压的波动范围之内.     

新型城轨电车混合动力系统能量管理策略

采用燃料电池、蓄电池和超级电容混合动力的无接触网城轨列车供电方式,已经逐渐发展成为有轨电车动力系统的一种理想方案。针对车载混合动力系统能量管理问题,在状态机控制策略的基础上引入功率解耦控制,由燃料电池满足低频负载功率,由辅助供电单元满足高频负载功率,通过状态机再次进行能量分配与管理。通过仿真实验,与未加功率解耦控制的状态机控制进行对比分析。仿真实验表明:控制策略可有效降低燃料电池的运行压力,并且能够充分利用辅助供电单元,减小锂电池在低荷电状态时高负载需求功率情况下的运行压力,提高了动力系统对于多变性负载和高功率负载供电的可靠性。     

计及驾驶风格的氢燃料电池有轨电车自适应能量管理策略

半独立路权运行模式下,氢燃料电池混合动力有轨电车驾驶员的驾驶风格影响锂电池荷电状态,从而对整车运行经济性有较大影响。提出一种结合驾驶员驾驶风格的自适应能量管理策略,以提高能量管理策略对工况和驾驶风格的适应性。首先,考虑不同的道路工况对驾驶员驾驶风格的影响,通过K-均值聚类算法对行驶工况进行识别,将行驶工况分为低速、中速、高速3类;引入冲击度和加速度标准差构建基于模糊逻辑的算法,对驾驶风格进行识别,将驾驶风格分为迟钝型、标准型、激进型3类。其次,建立系统瞬时氢耗量最优的目标函数,在满足约束条件的前提下,引入锂电池荷电状态等效因子修正系数,针对不同驾驶风格调整传统等效氢耗最小策略中相应的等效因子,以实现等效因子随驾驶风格的改变实时变化。最后,将该策略与传统等效氢耗最小策略、庞特里亚金极小值策略进行仿真对比分析,结果表明：该策略能实现3个动力源功率分配最优;锂电池和超级电容荷电状态波动曲线相较于其他2种策略最为平滑;在续驶里程结束时混合动力系统氢耗量为1.39 kg,具有最为优越的燃油经济性;母线电压最大偏移率最小;能使3个动力源平稳出力,具有较强的系统稳定性。研究结果为进一步提高有轨电车实...     

基于激光干涉仪的数控机床几何误差辨识与补偿

利用RenisawML10激光干涉仪测量机床误差,采用九线法对三轴数控机床误差参数进行辨识,结合具体机床,准确建立了误差补偿的数学模型,利用误差补偿软件实现了误差补偿,显著地提高了数控机床的加工精度.     

计及牵引负荷相关性的随机潮流计算

结合随机潮流计算量化系统状态变量的概率信息,构建牵引变电所概率负荷模型,描述牵引负荷的随机性和波动性,对实现系统优化运行具有重要意义。通过蒙特卡洛算法模拟相应数据并结合非线性递减惯性权重与混沌优化的粒子群算法辨识模型参数;针对随机潮流计算输入变量的相关性控制问题,提出一种基于模拟退火算法与拉丁超立方采样的方法。仿真实验结果表明:改进的粒子群算法较普通粒子群算法拟合精度更高;改进的相关性控制方法可以不受随机变量概率密度表达式的约束,实现多个随机变量的相关性控制;计及牵引负荷样本之间的相关性对节点电压越限概率、支路功率的影响较仅考虑普通负荷相关性时更为明显,可指导系统进行概率潮流优化。     

含特殊负荷的配电网分层故障定位方法

特殊负荷接入配电网,增强了电源、负荷与电网之间的互动性,对故障定位提出了更高的要求,为此,提出了一种快速定位故障点的分层定位方法. 首先分析基于遗传算法的单层含特殊负荷配电网故障定位的不完备性;其次在单层模型的理论基础上,提出改进量子免疫算法的区域定位方法和隐枚举法的区段定位方法;最后对所提模型和基于单一智能算法的单层模型进行了对比仿真实验. 结果表明:与遗传算法、免疫算法和改进量子免疫算法构建的单层定位模型相比,所提分层定位方法大大简化了故障辨识模型的复杂度,在提高定位效率的同时保证了定位的容错性和稳定性,可将故障搜索维度降低69%,故障定位耗时在1 s以内,故障辨识率达到100%.