PMSM驱动系统无模型预测控制
MATLAB模型预测控制工具箱函数
MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。
在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：
MA AB模型预测控制工具箱函数
M A T L A B模型预测控制工具箱函数 8.2系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2模型建立与转换函数 8.2.1模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；
⑤MPC传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动 和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod=ss2mod(A,B,C,D) pmod=ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod=ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A,B,C,D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0,u0,y0,f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：
模型驱动的开发方法——基于面向对象的开发
模型驱动的开发方法——基于面向对象的开发 2012210874 魏翔案例 案例名称：《基于UML的GRAPPLE在数字化医院信息系统设计中的应用》 案例简述： GRAPPLE (Guidelines for Rapid application Engineering: 快速应用工程指导原则)主要适用于面向对象系统。因此，每个段中的动作主要是生成面向对象的工作产品。GRAPPLE 所包括的5个段分别为： 1需求收集 1.1发现业务过程 首先要分析员要用客户业务常用的词汇与客户进一步面谈，从而建立一个或者一组能够捕获业务过程中的步骤和判定点的活动图，即从客户的业务流程出发理解系统。 1.2领域分析 领域分析可以与前一个动作同时进行，它们的共同目标是达到对某特定领域的理解。在此过程中，分析员需要分析与客户的会谈从而开发初步类图、建立和标记类之间的关联并且找出关联的多重性。 1.3发现系统需求 在此阶段，GRAPPLE 要求开发组举行一次联合应用开发会议，参加者包括客户的决策者、用户以及开发组成员。会议的参加者一同收集系统需求，需求收集的结果是一个包图，这个包图中的每个包代表系统的一个主要功能模块，每个包中包括一组用例，它们详细说明这个包代表的功能。本系统最重要的是事务对象包，它包括了系统涉及的大部分功能模块，例如挂号收费模块、看病诊断模块、取药模块、住院出院模块等；用户接口包定义了数据导入导出接口、打印接口；数据库包则定义了系统使用的数据库表、视图、存储过程。 2分析 2.1开发用例 “发现系统需求”阶段得到的每个功能包中的用例说明系统必须要做的事。在“开发用例”阶段开发组还必须分析和理解每个用例，描述用例执行步骤以便绘制详细用例图。HIS 系统案例的用例图如图 1所示。
神经网络模型预测控制器
神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制
MATLAB模型预测控制工具箱函数
M A T L A B模型预测控制 工具箱函数 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】
M A T L A B模型预测控制工具箱函数 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。
在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：
模型预测控制
云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业
1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)
1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状
预测控制MATLAB仿真与设计
动态矩阵控制算法实验报告 院系：电子信学院 姓名：郝光杰 学号：172030039 专业：控制理论与控制工程 导师：俞孟蕻
MATLAB环境下动态矩阵控制实验 一、实验目的： 对于带有纯滞后、大惯性的研究对象，通过动态控制矩阵的MATLAB的直接处理与仿真实验，具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性。输入已知的控制模型，通过对参数的选择，来取的良好的控制效果。 二、实验原理： 动态矩阵控制算法是一种基于被控对象非参数数学模型的控制算法，它是一种基于被控对象阶跃响应的预测控制算法，以对象的阶跃响应离散系统为模型，避免了系统的辨识，采用多步预估技术，解决时延问题，并按照预估输出与给定值偏差最小的二次性能指标实施控制，它适用于渐进稳定的线性对象，系统动态特性中存在非最小相位特性或纯滞后都不影响算法的直接使用。 三、实验环境： 计算机 MATLAB2016b 四、实验步骤： 影响控制效果的主要参数有： 1）采样周期T与模型长度N 在DMC中采样周期T与模型长度N的选择需要满足香农定理和被控对象的类型及其动态特性的要求，通常需要NT后的阶跃响应输出值接近稳定值。 2)预测时域长度P P对系统的快速性和稳定性具有重要影响。为使滚动优化有意义，应使P 包含对象的主要动态部分，P越小，快速性提高，稳定性变差；反之，P越大，系统实时性降低，系统响应过于缓慢。 3）控制时域长度M
M控制未来控制量的改变数目，及优化变量的个数，在P确定的情况下，M越小，越难保证输出在各采样点紧密跟踪期望输出值，系统响应速度缓慢， 可获得较好的鲁棒性，M越大，控制机动性越强，改善系统的动态性能，但是稳定性会变差。 五、实例仿真 （一）算法实现 设GP(s)=e-80s/(60s+1),采用DMC后的动态特性如图1所示，采样周期 T=20s，优化时域P=10，M=2，建模时域N=20。 MATLAB程序1： g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传函转换为MPC模型 delt=20; %采样周期 nt=1; %输出稳定性向量 tfinal=1000; %截断时间 model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传函转换为阶跃响应模型 plant=model;%进行模型预测控制器设计 p=10; m=2; ywt=[];uwt=1;%设置输入约束和参考轨迹等控制器参数 kmpc=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算 tend=1000;r=1;%仿真时间 [y,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r);%模型预测控制仿真 t=0:20:1000;%定义自变量t的取值数组 plot(t,y) xlabel(‘图一DMC控制动态响应曲线（time/s）’); ylabel(‘响应曲线’); 结果如下： Percent error in the last step response coefficient
多合一电驱动系统的结构原理及CAE仿真分析
1 2 3 4 5
1 结构及工作原理 1.1 结构组成 多合一电驱动系统由EM，G-BOX，IPU，DCDC，OBC，HV-BOX，VCU，ACP，PUMP共9部分组成，如图1所示。整体采用四段式结构，分别为减速器左端盖、减速器右端盖、电机定子壳体、电机后端盖，其中减速器右端盖为电机和减速器共用端盖，ACP固定在电机左端盖上，PUMP 固定在电机右端盖上。 IPU，DCDC，OBC，HV-BOX，VCU布置在控制器系统壳体中，DCDC，OBC布置在同一层，称之为电源层；HV-BOX和IPU，VCU布置在同一层，称之为电机控制层，电源层和电机控制层共同组成控制器系统，布置在EM正上方。 该多合一电驱动系统为原有长安量产的三合一电驱动系统和电源系统的进一步集成产品，提高了能量密度和冷却效率。
图1 多合一电驱动系统三维数模
该多合一电驱动系统的系统原理图如图2所示，主要包括高压电传输、低压电信号传输、热量交换、动力传递等，其中高压电包括高压直流电、高压交流电、家用220 V交流电；低压电信号包括12 V直流电信号、CAN信号、高压互锁信号、电子锁位置信号、制动踏板位置信号等共62个电信号。 图2 多合一电驱动系统原理简图
动力电池输出高压直流电，经过HV-BOX中叠层铜排将高压直流电分配成4部分，包括控制器系统内部IPU中的INV 功率模块、DCDC模块，外部的ACP，PTC。 INV功率模块将高压直流电转换成高压交流电输送到EM，驱动EM旋转；DCDC模块将高压直流电转换成低压直流电输送给12 V蓄电池，实现对12 V蓄电池进行动态充电，12 V蓄电池输出低压直流电给IPU中的INV控制模块和VCU控制模块。 OBC模块经过HV-BOX中叠层铜排与动力电池相连，OBC 可将输入的家用220 V交流电转换成高压直流电，输入到 动力电池中，此过程为动力电池慢充过程。 该电驱动系统的冷却水路、PUMP和电驱动系统外部的冷却控制系统可组成封闭的回路。 PUMP为回路中冷却液循环提供动力，冷却控制系统完成回路中冷却液的热交换，对电驱动系统中EM,IPU，DCDC，OBC进行冷却。 EM和G-BOX采用机械连接，通过花键轴、花键套结构实 现动力传递。
纯电动汽车的结构和驱动系统性能比较资料
纯电动汽车的结构分析和驱动系统性能比较 摘要 纯电动汽车驱动形式有很多种，为了选择最合适的驱动系统，我们对不同驱动系统的结构特征进行了分析，在纯电动汽车上匹配不同的驱动系统后比较其动力性；以城市驾驶循环为例建立车辆能耗模型来比较其经济性。结果显示：单电机直接驱动系统虽然最简单，但其性能最差；装配两速变速器后，动力性显著改善，汽车行驶里程增加3.6％，但自动变速的功能难以解决;采用轮毂电机驱动系统可以改善汽车的动力性，但实际行驶效率不高;而双电机耦合驱动系统可以实现高效率行驶，其行驶里程比单电机直驱增加了7.79％，并且因为其具有结构简单，行驶效率高等特点，所以适用于现在的纯电动汽车。 绪论 作为核心部件，电力驱动系统的技术水平直接制约纯电动汽车的整体性能。如今，有多种驱动系统可以使用。根据车轮驱动扭矩的动力源，驱动系统的模式可分为整体式驱动和分布式驱动。整体式驱动系统的驱动扭矩由主减速器或次级减速器或差速器来调节，主要包括单电机直驱和主副电机耦合系统。在分布式驱动中，每个驱动轮都有一个单独的驱动系统，轮毂电机驱动系统是分布式驱动的主要形式。 整体式驱动的技术相对比较成熟，但驱动力通过差速器被大致平均分配到左、右半轴，单个驱动轮的转矩在大多数车辆中不能独立地调节。因此不安装其他的传感器和控制器，我们很难对汽车的运动和动力进行控制[1]。分布式驱动近几年飞速发展，由于大多数车轮和电动机之间的机械部件被替换，因此分布式驱动系统具有结构紧凑和传动效率高的优点[2]。 为了选取最适合纯电动汽车的驱动方式，本文对不同驱动系统的结构特征和动力性经济性比较进行了比较说明。本文结构如下：第二部分为驱动系统的结构特征分析，第三部分介绍驱动系统的参数和部件性能，第四部分比较不同驱动系统的动力性，第五部分比较不同驱动系统的经济性，第六部分得出结论。 结构分析 整体式驱动 整体式驱动系统被广泛应用于各类电动车辆，其主要结构如图1所示。其中M是电动机，R是固定速比减速器，T是变速器，D是主减速器，W是车轮。图1 a是单电机直驱系统，其扭矩由主减速器调节，通常称为直驱系统。图1 b和直驱系统十分相似，除了扭矩由变速器调节。因为驱动电机的速比调节范围比内燃机的更大，所以能以较少的齿轮数目的传动来满足在任何工况下的电动汽车需求。图1 c是另外一种整体式驱动形式，其采用两个驱动电机和主减速器，其中一个电机在大多数工况下作为汽车的动力来源，另外一个电机只有在需要附加功率时才会工作。
基于TMS320DM642驱动模型的驱动程序开发
基于TMS320DM642驱动模型的驱动程序开发 武汉大学金朝辉 随着新技术不断涌现和DSP实时系统日趋复杂，不同类型的外部设备越来越多，为这些外部设备编写设备驱动程序已成为依赖操作系统管理硬件的内在要求。但是，由于内存引脚、响应时间和电源管理等条件的限制，为一个给定的DSP系统编写设备驱动程序有时会很困难。针对设备驱动程序开发者遇到的上述难题，TI公司为C64X系列DSP的开发者提供了一种"类/微型驱动模型（Class/Mini－driver Model）"，该模型在功能上将设备驱动程序分为依赖硬件层和不依赖硬件层，两层之间使用通用接口。实践结果表明，采用类/微型驱动模型进行设计后，应用软件可以复用绝大部分相似设备的驱动程序，从而提高驱动程序的开发效率。 1 类/微型驱动模型简介 在类/微型驱动模型中，类驱动通常用于实现多线程I/O请求的序列化和同步功能；同时对设备实例进行管理。在包括视频系统I/O和异步I/O的典型实时系统中，只有少数的类驱动需要表示出外部设备的类型。 类驱动通过每个外部设备独有的微型驱动对该设备进行操作，微型驱动则通过控制外设的寄存器、内存和中断资源来实现对外部设备的控制，微型驱动程序必须将特定的外部设备有效地表示给类驱动。例如：视频显示设备存在一些不同的帧存，应用软件会根据不同的I/O操作进行帧存的分配，此时微型驱动必须映射视频显存，使得类驱动可对不连续的内存（分别存放RGB或YUV分量）设计特定的I/O请求，类/微型驱动模型允许发送由开发者定义数据结构的I/O请求包给微型驱动来控制外部设备，此分层结构使设备驱动的复用能力得到加强，并且丰富了发送给微型驱动I/O 请求包的结构。 类/微型驱动模型的结构如图1所示，上层应用程序并非直接控制微型驱动，而是使用一个或一个以上的类驱动对其进行控制。每个类驱动在应用程序代码中表现为一个API函数，并且通过微型驱动的接口IOM与微型驱动进行通信，类驱动使用DSP/BIOS的中的API函数来实现诸如同步等系统服务（DSP/BIOS是TI公司推出的一种实时操作系统，实际上它是一组可重复调用系统模块的ABI函数集合）。到目前为止DSP/BIOS共定义了3种类驱动：流输入输出管理模块（SIO/DIO）、管道管理模块（PIP/PIO）和通用输入输出模块（GIO）。在PIP/PIO和SIO/PIO类驱动中，调用的API函数已存在于DSP/BIOS的PIP和SIO模块中，这些API函数将参数传给相应的适配模块（Adapter），适配模块再与微型驱动交换数据。在GIO类驱动中，调用的API函数直接与微型驱动通信（需在CCS2.2以上）。
AADL在模型驱动开发中的应用
AADL在模型驱动开发中的应用 刘巨富51141500022 摘要 AADL(Architecture Analysis & Design language)[1]是一种字符化和图形化的语言，用于对嵌入式系统进行建模。MDA(Model Driven Architecture)[2]是OMG(Object Management Group)大力提倡的一种模型开发过程。其主要思想是用户建立平台无关模型PIM(Platform Independent Model)，结合具体平台信息生成平台相关模PSM(Platform Specific Model)，然后再生成代码Code。本文研究的主要内容是如何在MDA开发过程中使用AADL，对嵌入式系统进行建模。本文先介绍了相关背景知识，然后分成两个部分进行重点研究。 首先本文提出了UML与AADL模型转换的方法，在EMF(Eclipse Modeling Framework )基础上借助ATL(Atlas Transformation Language)模型转换工具实现UML与AADL模型的互相转换。 然后，研究了AADL代码自动生成及集成技术，设计AADL 模型转换为C 语言框架代码的自动代码生成器Generator并实例证明了AADL模型自动转换为可执行C 代码的有效性。 1.背景知识介绍 嵌入式软件的规模及复杂性的不断增长导致开发时间和开发费用急速增长，如何快速有效地开发嵌入式软件成为目前急待解决的问题。模型驱动体系结构(Model Driven Architecture, MDA)是一种具有生命力和应用前景的开发方法。使用MDA 方法的软件开发过程如图1 所示，其中，模型是研究的中心。在嵌入式软件产业中已有许多面向功能的建模工具，如Simulink, SCADE等。 图1 使用MDA 方法的软件开发过程 在传统的嵌入式软件开发过程中，缺乏对整个系统体系结构的精确预算，虽然单个功能模块的非功能属性相对容易实现，但在系统集成后如何满足整个系统的非功能属性对于开发人员是一个巨大挑战。要解决这些问题，可以采用MDA 方法在系统实现前建立模型，在模型级对整个系统的体系结构进行非功能属性规
软盘驱动器基本结构及工作原理
软盘驱动器基本结构及工作原理 一．软盘子系统及软盘结构 1．软盘子系统 软盘子系统由软盘、软驱和软盘控制器组成。软盘用来存储数据；软驱用作磁盘信息的读出和写入；软盘控制器是软驱和总线之间的接口。 2．软盘 1）软盘基本结构及分类 软盘由盘片和保护套两部分组成。盘片由聚酯膜作基底，表面涂一层磁性材料。靠磁性材料被不同方向的磁化方式来存储信息。 保护套起保护磁盘表面免划伤、防污染以及防止静电作用引起的数据丢失等。 保护套与盘片间是一层柔软的衬里，衬里起清扫盘片的作用。 2）软盘数据的记录格式 软盘存放数据时，需要将软盘按一定的格式划分成若干个小区域。盘面划分成若干个同心圆，即磁道，每个磁道分割成若干扇区，每个扇区可存放一定字节的数据。为方便存取文件必须对扇区进行编号，这编号称为软盘地址。软盘地址由磁道号、面（头）号和扇区号三部分组成。 （1）面（磁头）号。0面对应00 号磁头，1面对应01 号磁头。 （2）磁道号。从软盘的最外侧00 道开始，由外向里排列，3.5 英寸高密软盘共80 个磁道。 (3)扇区号。各个扇区的顺序号即为扇区号，尽管外磁道和内磁道的记录密度不
同，但扇区数相同。3.5 英寸高密软盘每个磁道有18 个扇区。每个扇区512 个字节，容量为2 X 80 X 18 X 512=1474560 字节。 (4)簇。系统将扇区分组，构成簇(Cluster) 。文件在软盘上以簇为单位存放，不以扇区为单位存放，这样可减少FAT 的信息量。一个簇由2n(n=0 、 1 、, 、6)个扇区组成，一个簇含的扇区数与盘容量及FAT 表的格式有关，2M 以下的磁盘一个簇只有一个扇区。一个文件至少占一个簇。 软盘扇区格式如图6-3 所示。每条磁道由前置区、区段区及后置区三部分组成，每个扇区都有识别标志(ID) 字段、数据字段和两个间隙(GAP) 。软盘的磁道号、磁头号、扇区号就记录在ID 字段内。 3)软盘的格式化 软盘格式化是在软盘上划分记录区；写入各种标志信息和地址信息；确定数据记录在磁盘上的方式；确定每个磁盘的磁道数，每道的扇区数目以及间隙、同步字段和识别标志的字节数，这一过程称为软盘的物理格式化。同时，格式化还要在软盘上建立磁盘的系统格式，称为系统格式化。软盘经格式化后，数据才能存放到这张盘片上。 经重新格式化后的软盘，其盘上的数据将被全部清除。 4)DOS 对磁盘文件的管理(表6-1) (1)引导记录扇区(DBR) 。供启动计算机用。0 面0 磁道1 扇区。引导扇区是为启动系统和存放软磁盘参数而设置的，其作用是提供一张软磁盘参数表和启 动计算机时检查当前根目录中是否存在两个隐含的系统文件(IO.SYS 和MSDO S.SYS) ，若有这两个文件，将其装入内存。
转矩耦合的并联式混合动力电驱动系统结构及配置
转矩耦合的并联式混合动力电驱动系统结构及配置 1．转矩耦合配置 图5-4概念性地表明了一个机械转矩耦合方案，它是三端口、两自由度的机械配置。端口1为单向的输入；端口2和端口3为双向的输入或输出，但两者不能同时为输入。这里，输入意味着能量流进入机械配置，而输出意味着能量流流出机械配置。在混合动力电动汽车应用中，端口1直接地或通过机械传动装置连接到内燃机；端口2直接地或通过机械传动装置连接到电动机轴；端口3则通过机械耦合装置连接到驱动轮。 图5-4转矩耦合配置若在稳定运行状态下忽略损耗，则对转矩耦合器而言，其输入功率始终等于其输出功率。这时，设端口2处于驱动状况（电动机），即输入功率，那么向驱动轮输出的功率为 T3w3=T1w1+T2w2 (5-1) 从而，转矩耦合器可表示为 T3 =ki Ti +k2T2 (5-2) 式中，ki .k2为转矩耦合器的结构参数，由传动比予以描述，且当该装置设计不变时，通常为常数。就转矩耦合器而言，T3为载荷转矩；Ti和T2为驱动转矩，它们彼此无关，并可分别独立控制。但由于式(5 -1)的约束，角速度∞1、倒2和∞3相互关联在一起，且不能独立控制，其关联式为 w3=w1/k1=w2/k2 图5-5为一些常用的机械转矩耦合装置。 2．转矩耦合的电驱动系结构 转矩耦合的并联式混合劫力电驱动系可有多种不同的结构。它们可分类为两轴或单轴式、设计，在每一类内，传动装置可配置在不同的位置，并设计为不同的排挡数，从而导致相异的牵引特性。优化设计主要取决于牵引需求、发动机尺寸、纯电动汽车电动机尺寸及其转速一转矩特性等。图5-6为一个两轴式的结构，其中应用了两个传动装置：其一位于发动机和转矩耦合装置之间；另一位于电动机和转矩耦合装置之间。两个传动装置可以是单挡或多挡的传动装置。图5-7给出了具有不同传动装置参数的车辆总牵引力一转速特性曲线。显然，两个多挡传动装置形成了众多的牵引力一转速特性曲线。因为两个多挡传动装置为发动机和电牵引系统（电设备和蓄电池组），两者运行于其最佳区域，提供了更多的可能性，故此电驱动系的性能和整体效率可超过其他类型的设计。这一设计也在发动机和电动机特性的设计中提供了很大的灵活性。但是，两个多挡传动装置将使电驱动系明显复杂化，并为选择每个传动装置特定的排挡而增加了控制系统的难度。
几种常用电动汽车驱动系统简介
一二三四几种常用电动汽车驱动系统简介 驱动系统是电动汽车的核心，主要包括：电动机、驱动器以及控制部分。根据应用电机的不同，目前正在应用或开发的电动汽车驱动系统主要有直流电动机驱动系统、感应电动机驱动系统、永磁电动机驱动系统、开关磁阻电动机驱动系统。 直流电动机驱动系统 在电动汽车领域最早使用的就是直流电动机。直流电动机结构简单，易于控制，具有良好的电磁转矩控制特性，但是由于采用机械换向结构，维护困难，并产生火花，容易对无线电产生干扰，这对高度智能化的未来电动汽车是致命的弱点。另外，直流电动机驱动系统体积大、制造成本高、速度范围有限、能量密度较低，这些都限制和妨碍了直流电动机在电动汽车中的进一步应用。 感应电动机驱动系统 交流三相感应电动机是应用得最广泛的电动机。其定子和转子采用硅钢片叠压而定子之间没有相互接触的滑环、换向器等部件。结构简单，运行可靠，经久耐用。应用于电动汽车的感应电动机现在普遍采用变频驱动方式，常见的变频控制技术有三种：V/F控制、转差频率控制、矢量控制。20世纪90年代以前主要以脉冲宽度调制 ( PWM)方式实现V/F控制和转差频率控制，但这两种控制技术因转速控制范围小、转矩特性不理想，面对于需频繁起动、加减速的电动汽车不太适用。近几年，电动汽车感应电动机主要采用矢量控制技术。 永磁电动机驱动系统 永磁电动机既具有交流电动机的无电刷结构、运行可靠等优点，又具有直流电动机的调速性能好的优点，且无需励磁绕组，可以做到体积小、控制效率高，是当前电动汽车电动机研发与应用的热点。永磁电动柳驱动系统可以分为无刷直流电动机(BLDCM)系统和永磁同步电动机(PMSM)系统。无刷直流电动机( BLDCM)系统具有转矩大、功率密度高、位置检测和控制方法简单的优点，但是由于换相电流很难达到理想扶态，因此会造成转矩脉动、振动噪声等问题。对于车速要求不太高的电动汽车驱动领域，BLDCM系统具有一定的优势，得到了广泛的重视和普遍应用。永磁同步电动机( PMSM)系统具有高控制精度、高转矩密度、良好的转矩平稳性以及低噪声的特点，通过合理设计永磁磁路结构能获得较高的弱磁性能，提高电动机的调速范围，因此在电动汽车驱动方面具有较高的应用价值，已经受到国内外电动汽车界的高度重视，是一种比较理想的电动汽车驱动系统。 开关磁阻电动机驱动系统 以开关磁阻电动机为代表的磁阻电动机是一种很有发展前途的电动机驱动系统。开关磁阻电动机是一种新型电动机，该系统具有很多明显的特点：它的结构比其它任何一种电动机都要简单，在电动机的转子上没有滑环、绕组和永磁体等，只是在定子上有简单的集中绕组，绕组的端部较短，没有相间跨接线，维护修理容易。但开关磁阻电动机在振动、噪声、转矩脉动、控制方式等方面还有许多问题需要解决，目前应用还受到限制。
Windows 的体系结构
Windows 的体系结构 Windows 的体系结构分析环境reactos0.3.1 ，i386 体系] 了解了windows的体系结构才知道reactos到底要干什么，以及如何干，因为reactos的目标是兼容windows。 下面是windows的体系结构： 这是整个windows的体系结构的总览。从图上可以看出系统被分成内核模式和用户模式。 内核模式的构成文件是系统的核心文件她包含： hal.dll ntoskrnl.exe 设备驱动 文件系统驱动 图形设备驱动 win32k.sys 1.首先来看第一层HAL（硬件抽象层） HAL使得reactOS 内核可以运行在不同的x86母板上。
HAL为内核抽象母板的特定代码也许是对不同母板定义一种抽象的接口，向上提供一种标准的接口调用，这样不同的母板就不需要改变内核，思想上有点像驱动程序的设计，不过用在另外一个地方（具体的实现目前还不知道，以后边看代码边了解）。 2.ntoskrnl（内核） 内核又分成两层，第一层有的称为核心层（core）提供非常原始且基本的服务，如多处理器的同步、线程调度、中断分派等等。第二层是执行体（EXECUTIVE）内核执行体提供了系统的服务，这里的服务不是指windows服务管理器看到的那种服务，而是一些系统函数。而这些函数被划分成不同的类别： 具备虚拟存储的内存管理：采用分段和分页以及虚拟内存的方式管理内存的使用。对象管理：采用面向对象的思想，用C来实现，在windows中一切资源都被抽象为对象。如文件对象，进程线程对象等。 进程线程管理：负责创建和终止进程、线程。 配置管理：负责管理注册表 安全引用监视：在本地计算机上执行安全策略，保护计算机的资源 I/O管理：实现I/O的设备无关性，并负责把I/O请求分配给相应的设备驱动程序以进一步处理
模型预测控制快速求解算法
模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定范围内。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的