储能式轻轨充电系统自适应协同均流策略研究与应用

摘要

储能式轻轨是一种以超级电容为动力源的新型轻轨，其优点在于不需架设牵引电网，并且可以吸收回馈制动的能量。储能式轻轨利用短暂的停站时间，通过充电系统快速为车载超级电容充电。为了缩短充电时间，充电系统需要提供足够大的充电功率，采用多台充电机并联是增加系统容量的有效方案，但是存在充电机输出电流不均衡和抗干扰能力差的问题。本文以实现充电机均流为目标，分别研究协同均流策略和存在系统扰动时的自适应协同均流策略。
　　首先，在分析分布式充电系统的基本结构及工作原理的基础上，采用状态平均法对充电机开关周期内的状态进行平均等效，建立充电机的状态方程。针对超级电容容值随端电压变化的特点，建立三分支等效模型，准确描述了其充放电特性，并通过实验获得模型参数。通过对比常用充电方式的优劣，结合储能轻轨充电系统的特点，设计期望充电曲线。
　　其次，为了解决充电系统电流不均衡问题，提出分布式协同均流算法。在获得相邻充电机局部状态信息的基础上，采用协同控制方法使充电机之间的协同误差收敛至零，实现充电电流均衡一致和对期望充电曲线的跟踪，并利用Lyapunov方法证明控制律在一定范围控制增益下的稳定性。通过Matlab仿真对比不同控制增益下的充电性能，验证协同均流算法的有效性。
　　再次，对于充电系统的扰动，在协同均流策略的基础上，设计基于局部神经网络的自适应协同均流策略。根据神经网络调整律，利用相邻充电机的协同误差，在线调整神经网络输入权重矩阵，实现对充电机模型扰动项的估计，以提高协同均流策略的自适应性，并通过Lyapunov方法证明该控制律的稳定性。仿真结果表明，自适应协同均流策略抑制扰动的能力明显优于协同均流策略。
　　最后，在设计储能式轻轨充电系统总体方案的基础上，完成了主回路和控制回路研制。控制回路采用分布式协同均流策略并利用FPGA+DSP双控制器架构实现，通过储能式轻轨充电系统实际运行结果证明设计的可行性。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 超级电容储能技术研究现状

1．2．2 充电系统研究现状

1．2．3 并联均流策略研究现状

1．3 研究内容

1．4 论文组织结构

2 储能式轻轨充电系统分析和建模

2．1 储能式轻轨充电系统的基本结构和工作原理

2．1．1 充电系统的基本结构

2．1．2 充电系统的工作原理

2．1．3 并联式充电系统的均流问题分析

2．2 充电机的分析及数学模型

2．2．1 Buck电路工作原理分析

2．2．2 充电机数学模型的建立

2．3 超级电容数学模型

2．3．1 超级电容数学模型

2．3．2 超级电容模型参数的获取及验证

2．4 期望充电电流的设计

2．5 小结

3 分布式协同均流策略的设计

3．1 图论在协同控制的应用

3．1．1 图论的基本概念

3．1．2 与图关联的矩阵及其性质

3．2 分布式协同均流控制策略的设计

3．2．1 充电系统模型描述

3．2．2 协同均流控制律的设计

3．3 协同均流控制律的稳定性分析

3．4 仿真与验证

3．5 小结

4 基于神经网络的自适应协同均流策略设计

4．1 神经网络自适应控制

4．2 基于神经网络的自适应协同均流策略设计

4．2．1 充电系统模型描述

4．2．2 自适应协同均流控制律设计

4．3 自适应协同均流控制律性能分析

4．3．1 稳定性证明

4．3．2 收敛性证明

4．4 仿真与验证

4．5 小结

5 储能式轻轨充电系统的实现

5．1 储能式轻轨充电系统总体方案

5．2 控制板实现

5．3 软件方案

5．3．1 FPGA Verilog HDL编程实现

5．3．2 分布式协同均流策略的实现

5．4 充电系统实物与实验数据

5．5 小结

6 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

附录1 图索引

附录2 表索引

攻读学位期间主要的论文情况和科研情况

致谢