← 返回
储能系统技术 储能系统 ★ 4.0

自适应抗饱和固定时间控制用于具有预定义性能的PS-HEV模式切换

Adaptive Antisaturation Fixed-Time Control for PS-HEV Mode Transition With Predefined Performance

作者 Xiangwei Rong · Dehua Shi · Shaohua Wang
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2025年5月
技术分类 储能系统技术
技术标签 储能系统
相关度评分 ★★★★ 4.0 / 5.0
关键词 功率分流混合动力汽车 模式转换过程 固定时间控制器 预定义性能 抗饱和能力
语言:

中文摘要

本文针对功率分流式混合动力汽车模式转换过程(MTP)中严苛的瞬态性能要求和控制输入饱和挑战展开研究。提出了一种具有预设性能的固定时间控制器,该控制器可平衡动态响应和模式转换质量。所设计的控制器能确保模式转换过程系统的速度和角度跟踪误差在固定时间内收敛,同时被限制在预设性能函数范围内。引入非线性平滑饱和函数以满足更高的控制输入需求,并采用神经网络估计系统的未知部分。由此构建了一种具有预设性能和抗饱和能力的自适应固定时间控制器。李雅普诺夫稳定性分析证明了系统误差可实现实际固定时间稳定。最后,硬件在环测试验证了该控制器的跟踪性能和模式转换有效性。结果表明,所提出的方法在各种加速条件下可使冲击度降低 53.3%。

English Abstract

This article addresses the stringent transient performance requirements and control input saturation challenges during the mode transition process (MTP) of power-split hybrid electric vehicles. A fixed-time controller with predefined performance is proposed, which balances dynamic response and mode transition quality. The designed controller ensures that the speed and angle tracking errors of the MTP system converge within a fixed time while remaining constrained within the predefined performance function. A nonlinear smooth saturation function is introduced to accommodate higher control input demands and a neural network is employed to estimate the system's unknown components. An adaptive fixed-time controller with predefined performance and antisaturation capability is thereby constructed. Lyapunov stability analysis proves that the system error achieves practical fixed-time stability. Finally, the hardware-in-the-loop test validates the controller's tracking performance and mode transition effectiveness. Results show that the proposed method reduces jerk by 53.3% across various acceleration conditions.
S

SunView 深度解读

从阳光电源的业务视角来看,该论文提出的自适应抗饱和固定时间控制技术虽聚焦于混合动力汽车模式切换,但其核心控制理论对我司储能系统和新能源车载电源业务具有重要借鉴价值。

在储能系统应用层面,该技术的预定性能控制和抗饱和机制可直接迁移至我司储能变流器(PCS)的工况切换场景。当储能系统在充电、放电、并网、离网等模式间快速切换时,常面临功率波动和电流冲击问题。论文中53.3%的冲击抑制效果若能复现,将显著提升储能系统的电能质量和设备寿命,这对我司大规模储能电站的经济性至关重要。

在电动汽车业务板块,该技术与我司车载充电机(OBC)和电驱动系统高度契合。固定时间收敛特性能够保证不同工况下的确定性响应,神经网络的未知系统估计能力可应对复杂的电池非线性特性和电机参数摄动,这对提升驾驶平顺性和用户体验具有实际意义。

技术挑战主要体现在三方面:一是神经网络算法对控制器算力要求较高,需评估现有硬件平台的适配性;二是固定时间参数整定需要大量实验验证,增加开发周期;三是多物理场耦合下的稳定性证明需进一步工程化验证。

建议我司控制算法团队跟踪该技术方向,优先在储能PCS的模式切换和车载电源的动态响应优化中开展预研,通过仿真和小规模试验评估技术成熟度,为下一代产品的差异化竞争力储备技术基础。