摘要：针对现有Oustaloup滤波器拟合精度不佳、结构复杂的缺点,提出了最优精简Oustaloup滤波器。针对粒子群优化算法整定分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器参数时学习能力不充分、迭代收敛乏力的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法设计了双异步非线性动态学习因子,以提高粒子的思考能力与信息共享能力,并增加了粒子群质量重心项,用以加速收敛过程。将改进的算法结合最优精简Oustaloup滤波器应用于分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器的设计过程,选取了2个分数阶系统模型进行仿真验证。结果表明,改进的算法收敛速度更快且不易陷入局部最优,所设计的控制系统超调量更小、调节时间更短、稳态误差更小,提高了系统的抗干扰能力。

摘要：该文提出一种基于拟合优化的反演滑模控制的混合MPPT方案。该方案首先根据光伏发电系统的P-V特征曲线,使用3次插值函数来拟合最大功率点处的参考电压,然后基于参考电压以及反演滑模控制原理,设计相应的控制器并通过PWM调制控制占空比,使之在不同的环境条件下能迅速有效跟踪最大功率点。最后,通过Matlab/Simulink仿真验证所提出优化方案的有效性,并与其他经典方法进行对比分析。结果显示,该方法跟踪速度快、稳态功率波动小,跟踪性能优异。