风力发电机组独立变桨鲁棒自适应桨距角跟踪控制
本文关键词:风力发电机组独立变桨鲁棒自适应桨距角跟踪控制
【摘要】:在全面考虑风力发电机组桨叶所受各种载荷的情况下,建立了含有时变不确定项、未知载荷干扰的桨叶动力学数学模型,该模型精确描述了桨叶系统的非线性动力学行为。模型存在很多不确定时变参数和未知干扰项,针对这一复杂多变的桨叶模型,采用鲁棒自适应控制方法,成功设计了独立桨距角跟踪控制器。利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论,证明了系统的稳定性。采用Matlab/Simulink仿真软件,建立了风力机组桨叶动力学仿真模型。仿真结果表明,所设计的桨叶桨距角控制器,在系统参数和所受干扰完全未知、不确定且时变的情况下,能够快速跟踪期望的桨距角,表现出良好的鲁棒性。
【作者单位】: 新疆大学电气工程学院;
【基金】:新疆维吾尔自治区自然科学基金项目资助(2014211A007)~~
【分类号】:TM315
【正文快照】: This work is supported by Natural Science Foundation of Xinjiang(No.2014211A007).0引言大型风电机组是复杂快变的多变量非线性动力学系统,具有不确定性和多干扰性,且风能具有能量密度低、随机性和不稳定性等特点。因此,先进控制策略是机组安全高效运行的保证。独立变桨
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 窦真兰;王晗;凌志斌;蔡旭;;电动变桨距控制系统设计与实现[J];电力电子技术;2011年07期
2 秦斌;周浩;杜康;王欣;;基于RBF网络的风电机组变桨距滑模控制[J];电工技术学报;2013年05期
3 肖帅;杨耕;耿华;;抑制载荷的大型风电机组滑模变桨距控制[J];电工技术学报;2013年07期
4 窦真兰;施刚;曹云峰;凌志斌;蔡旭;;减少风力机转矩波动的异步变桨控制[J];电工技术学报;2014年01期
5 何玉林;刘军;李俊;任海军;;变速变桨距风力发电机组控制策略优化[J];电力系统保护与控制;2011年12期
6 何玉林;苏东旭;黄帅;任海军;陈真;;变速变桨风力发电机组的桨距控制及载荷优化[J];电力系统保护与控制;2011年16期
7 王永富;王殿辉;柴天佑;;基于状态估计的摩擦模糊建模与鲁棒自适应控制[J];自动化学报;2011年02期
8 崔双喜;王维庆;张新燕;;大型风力发电机组无模型独立变桨载荷控制[J];电力系统保护与控制;2013年05期
9 金鑫;钟翔;谢双义;罗敏;何玉林;杜静;;大型风力发电机转矩LQR控制及载荷优化[J];电力系统保护与控制;2013年06期
10 何真;龚春英;;变速风力发电机组的自适应滑模变桨距控制[J];计算机仿真;2013年06期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴强;王林山;;无穷区间上S分布时滞静态递归神经网络模型的全局周期吸引子[J];滨州学院学报;2009年03期
2 张国光;王林山;;一类时滞递归神经网络的鲁棒稳定性[J];滨州学院学报;2011年03期
3 王高林;杨荣峰;于泳;陈伟;徐殿国;;无速度传感器异步电机转子磁场定向自适应鲁棒控制[J];电工技术学报;2010年10期
4 袁国平;史小平;;带有特殊不确定性的导弹非线性自适应控制[J];电机与控制学报;2010年05期
5 王华俊;宁娣;;超混沌吕系统的滞后投影同步与参数识别[J];动力学与控制学报;2011年03期
6 罗立贵;郑唯唯;贺松梅;;双非线性密度制约predator-prey系统的持久性[J];纺织高校基础科学学报;2011年03期
7 陈铁军;宁美凤;汪兆财;;风力发电变速变桨系统的混杂控制(英文)[J];电力自动化设备;2013年02期
8 叶成城;曹云峰;蔡旭;;兆瓦级风机电动变桨距系统的设计与实现[J];电力电子技术;2013年02期
9 李辉;杨超;赵斌;唐显虎;刘行中;;风电机组电动变桨系统建模及运行特性评估与测试[J];电力系统自动化;2013年11期
10 钱敏慧;陈宁;孙蔚;朱凌志;陈梅;汪宁渤;;变速恒频风电机组预报-校正变桨控制策略[J];电力系统自动化;2013年20期
中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 ;Global Output-Feedback Asymptotic Stabilization for a Class of Uncertain Nonlinear Systems with Unknown Growth Rate[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
2 尚芳;刘允刚;;一类控制系数不确定非线性系统输出反馈扰动抑制[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
3 蒋说东;霍连文;;风力发电机组传动链主动阻尼控制及仿真[A];中国农机工业协会风能设备分会《风能产业》(2014年第9期)[C];2014年
4 Qin Bin;Li Pengcheng;Wang Xin;Zhu Wanli;;Pitch Angle Control Based on Renforcement Learning[A];第26届中国控制与决策会议论文集[C];2014年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 皮阳军;电液伺服并联六自由度舰船运动模拟器轨迹跟踪控制及其应用研究[D];浙江大学;2010年
2 白圣建;挠性航天器的刚柔耦合动力学建模与姿态控制[D];国防科学技术大学;2011年
3 沈军民;纺机专用变频器的矢量变频调速控制技术研究[D];东华大学;2011年
4 孙太任;机器人对环境边界的跟踪控制[D];华南理工大学;2011年
5 张细政;复杂电机系统的混合滑模变结构控制方法及其应用研究[D];湖南大学;2010年
6 孙宗耀;高阶不确定非线性系统的控制设计和性能分析[D];山东大学;2009年
7 尚芳;多类不确定非线性系统输出反馈控制设计[D];山东大学;2010年
8 王爱元;变频器供电的感应电机节能控制若干技术的研究[D];华东理工大学;2010年
9 刘军;永磁电动机控制系统若干问题的研究[D];华东理工大学;2010年
10 宋彦;伺服系统提高速度平稳度的关键技术研究与实现[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李磊,胡育文;基于速度自适应磁链状态观测器的感应电机直接转矩控制系统研究[J];电工技术学报;2001年04期
2 张兴华;感应电机的无速度传感器逆解耦控制[J];电工技术学报;2005年09期
3 张雷;;滑模变结构控制在风力发电机组变桨控制中的应用[J];电气应用;2009年04期
4 陈维;王耀南;;感应电机的神经网络自适应L_2鲁棒控制[J];电机与控制学报;2007年03期
5 胡家兵;贺益康;刘其辉;;基于最佳功率给定的最大风能追踪控制策略[J];电力系统自动化;2005年24期
6 丁明,张立军,吴义纯;基于时间序列分析的风电场风速预测模型[J];电力自动化设备;2005年08期
7 孔屹刚;顾浩;王杰;王志新;徐大林;;基于风剪切和塔影效应的大型风力机载荷分析与功率控制[J];东南大学学报(自然科学版);2010年S1期
8 陈雷;孙宏利;邢作霞;;减小塔影效应载荷波动的独立变桨距控制研究[J];电气技术;2012年01期
9 王江;;带增益调度的风力发电变桨距控制研究[J];电气时代;2009年02期
10 叶杭冶;李伟;林勇刚;刘宏伟;;基于半物理仿真的变速恒频独立变桨距控制[J];机床与液压;2009年01期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 王晓东;大型双馈风电机组动态载荷控制策略研究[D];沈阳工业大学;2011年
2 邢作霞;大型变速变距风力发电机组的柔性协调控制技术研究[D];北京交通大学;2008年
3 叶杭冶;大型并网风力发电机组控制算法研究[D];浙江大学;2008年
4 刘桦;风电机组系统动力学模型及关键零部件优化研究[D];重庆大学;2009年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高美卿;刘艳萍;连琨;;支持向量回归机在风电系统桨距角预测中的应用[J];电子设计工程;2010年12期
2 耿华;杨耕;;基于逆系统方法的变速变桨距风机的桨距角控制[J];清华大学学报(自然科学版);2008年07期
3 王凌云;张涛;孟娟;;并网风力机中基于变桨距角的神经网络控制方法[J];三峡大学学报(自然科学版);2012年02期
4 刘吉宏;柳亦兵;徐大平;;基于反馈线性化H_∞理论的风电系统桨距角控制[J];系统仿真学报;2010年06期
5 王哲;田艳丰;陈雷;郭庆鼎;;基于RBF神经网络的桨距角控制策略[J];太阳能学报;2011年05期
6 彭春华;相龙阳;刘刚;易洪京;;基于支持向量机和微分进化算法的风电机优化运行[J];电网技术;2012年04期
7 严干贵;魏治成;穆钢;黄鹤;崔杨;刘吉刚;;直驱永磁同步风电机组的最优功率运行控制[J];电机与控制学报;2009年S1期
8 李立成;叶林;;采用虚拟调节算法的风电场有功功率控制策略[J];电力系统自动化;2013年10期
9 崔晓志;王华君;;风电机组叶片加长改造的可行性及成本效益分析[J];风能;2013年11期
10 ;[J];;年期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 刘吉宏;非线性控制理论在风力发电控制系统中的应用研究[D];华北电力大学(北京);2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 杨天治;风力发电仿真系统建模与开发[D];北京化工大学;2013年
2 苗建伟;双馈式风机软件仿真系统和控制方法的研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
3 焦兵;风力发电变桨变频器的研究[D];南京理工大学;2009年
,本文编号:1150186
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/1150186.html