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,白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。图46幅,表5个,参考文献97篇