基于H∞理论的磁流变阻尼器半主动容错控制

建筑结构的半主动控制系统中的传感器,在强震作用下可能因出现故障而影响控制效果。以磁流变阻尼器为例,研究半主动容错控制系统的设计方法。首先,研究了基于状态观测器的半主动H∞控制器设计方法,并将之应用到建筑结构采用磁流变阻尼器的减振控制中;运用改进Bouc-Wen模型,计算磁流变阻尼器的阻尼力,通过求解一个代数Riccati方程和一个状态观测方程,得出了基于状态观测器的H∞主动控制律;再对其采用Clipped-optimal方法实施半主动控制策略。然后,针对传感器故障,利用观测器组的输出残差对故障进行在线诊断,并通过几个观测器状态值的比较得到故障的大小,并据此对传感器的测量值进行修正,从而消除故障对闭环系统的影响,最终实现半主动H∞容错控制。仿真结果表明,该方法具有很好的容错控制效果。     

基于PNGV模型的锂离子电池荷电状态估计

目的 提升不同老化情况下的锂离子电池荷电状态(SOC)估计精度。方法 基于PNGV模型(Partnership for a New Generation of Vehicles)，对锂离子电池SOC进行估计。首先通过双线性变换对PNGV模型进行离散化，采用带有遗忘因子的递归最小二乘法(FFRLS)，对电池模型参数进行在线辨识，利用卡尔曼滤波(EKF)算法进行SOC估计，并通过动态工况验证SOC估计精度。结果 以多种误差指标考察不同循环下的试验数据，在不同电池老化状态下具有较好的预测精度。相比基于Thevenin模型的算法，基于PNGV模型的算法可以将SOC平均绝对误差减少约60%，同时也可以将SOC估计最大绝对误差波动范围降低53.8%。结论 本算法引入PNGV模型后，解决了基于Thevenin模型算法误差大、不稳定的问题，提升了动力电池系统在不同老化环境下的适应性。