基于精确离散化预测模型及迭代学习控制的负载模拟系统转矩波动抑制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51907137
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0703.电机及其系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Permanent magnet synchronous motor under finite control set model predictive direct torque control achieves excellent dynamic and static load simulation performance. It is an ideal new choice for load simulator of traction drive systems considering the change of wheel-rail adhesion state. However, the discretization error of the prediction model and the measurement error of the motor currents will cause the torque ripple. Based on an exact discrete-time predictive model and iterative learning control, the torque ripple minimization of permanent magnet synchronous load motor is studied in this project. First of all, the load characteristics of traction motor is established using Oldrich Polach adhesion formula. The load torque reference under different adhesion can be obtained. Secondly, an accurate discretization method based on the Cayley-Hamilton theorem is proposed. It can avoid the discretization error, which is caused by Taylor truncation in traditional Euler method. Then, considering the repetitive operation characteristics of load simulator, the periodic torque ripple is suppressed using iterative learning control. And its convergence is proved under the condition of finite control set. This project will provide theoretical support for the traction motor load simulator, which is of great significance to promote the innovative design of traction drive system.
有限控制集合模型预测直接转矩控制下的永磁同步电机具有高动态、高精度的加载性能,是轨道车辆牵引传动系统在考虑轮轨黏着状态变化时负载特性模拟的理想选择。然而,预测模型离散化误差和电流测量误差会引起加载电机的转矩波动。本项目将基于精确离散化预测模型以及迭代学习控制,抑制轨道车辆负载特性模拟中的转矩波动问题。首先,为了获取不同黏着状态下加载力矩给定值的计算方法,基于Oldrich Polach黏着力公式建立车辆牵引传动系统负载特性数学模型;其次,为了避免欧拉离散法进行泰勒截断所带来的离散化误差,研究预测模型的Cayley-Hamilton精确离散化方法,以提高加载精度;然后,考虑负载模拟系统重复运行的特点,引入迭代学习控制抑制电流测量误差所引起的转矩波动,并分析其与有限控制集合模型预测控制相结合的收敛性问题。本项目将为牵引传动负载模拟系统提供理论支撑,对促进牵引传动系统的创新设计具有重要意义。

结项摘要

有限控制集合模型预测直接转矩控制下的永磁同步电机具有高动态、高精度的加载性能,是轨道车辆牵引传动系统在考虑轮轨黏着状态变化时负载特性模拟的理想选择。本项目研究了预测模型的精确离散化,提高了预测模型的准确度,一定程度上降低电机的转矩波动;提出了一种序列模型预测直接转矩控制,在不损失动静态性能的前提下实现了无权重系数模型预测控制。分析了定子电流测量误差对转矩波动的影响,研究了有限控制集合迭代学习控制抑制转矩波动,并提出了一种改进型的自适应选择谐波消除法。本项目将为牵引电机负载模拟系统提供理论支撑,对促进牵引传动系统的创新设计具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(12)
专利数量(20)
Improved Model Predictive Current Control for Three-Phase Three-Level Converters With Neutral-Point Voltage Ripple and Common Mode Voltage Reduction
具有中性点电压纹波和共模电压降低功能的三相三电平变换器的改进模型预测电流控制
  • DOI:
    10.1109/tec.2021.3073256
  • 发表时间:
    2021-12
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Energy Conversion
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Yang Yong;Chen Rong;Fan Mingdi;Xiao Yang;Zhange Xinan;Norambuena Margarita;Rodriguez Jose
  • 通讯作者:
    Rodriguez Jose
Model Predictive Current Control With Low Complexity for Single-Phase Four-Level Hybrid-Clamped Converters
单相四电平混合钳位转换器的低复杂度模型预测电流控制
  • DOI:
    10.1109/tte.2021.3049515
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Transportation Electrification
  • 影响因子:
    7
  • 作者:
    Yang Yong;Pan Jianyu;Wen Huiqing;Fan Mingdi;Chen Rong;He Liqun;Xie Menxi;Norambuena Margarita;Xu Longya;Rodriguez Jose
  • 通讯作者:
    Rodriguez Jose
Field Enhancing Model Predictive Direct Torque Control of Permanent Magnet Synchronous Machine
永磁同步电机磁场增强模型预测直接转矩控制
  • DOI:
    10.1109/tec.2021.3070339
  • 发表时间:
    2021-12
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Energy Conversion
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Zhang Kai;Fan Mingdi;Yong Yang;Zhu Zhongkui;Garcia Cristian;Rodriguez Jose
  • 通讯作者:
    Rodriguez Jose
Multi-consecutive-samples based frequency estimation for single-phase systems under odd-, even-order harmonics and DC offsets
基于多连续样本的单相系统奇次、偶次谐波和直流偏移下的频率估计
  • DOI:
    10.1016/j.ijepes.2020.106724
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    International Journal of Electrical Power & Energy Systems
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Zhang Zhi;Fan Mingdi;Dai Zhiyong;Zhang Juxiang;Yang Yong;Chen Xiaolei
  • 通讯作者:
    Chen Xiaolei
Fast grid synchronization method for variable-frequency AC systems
变频交流系统快速电网同步方法
  • DOI:
    10.1016/j.ijepes.2020.105990
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    International Journal of Electrical Power & Energy Systems
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Fan Mingdi;Dai Zhiyong;Yang Yong;Xie Menxi;Zhao Peiqi;Zhang Juxiang
  • 通讯作者:
    Zhang Juxiang

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    --
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  • 作者:
    谢门喜;朱灿焰;杨勇;樊明迪
  • 通讯作者:
    樊明迪
三电平三相逆变器快速有限控制集模型预测控制方法
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    10.15938/j.emc.2016.08.011
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨勇;樊明迪;谢门喜;汪义旺
  • 通讯作者:
    汪义旺

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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