基于预估器和神经网络的双馈风力发电机无位置传感器控制

发布时间：2017-09-03 15:17

  本文关键词：基于预估器和神经网络的双馈风力发电机无位置传感器控制

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【摘要】：在分析双馈风力发电系统的结构特点后,建立基于电网电压定向下双馈发电机的数学模型。采用神经网络在线逼近转子电流状态方程中的未知项,并通过引入转子电流预估器,减小控制律的抖动。Lyapunov稳定性分析结果表明闭环系统所有变量一致最终有界,且通过调节设计参数可使跟踪误差尽可能小。为了实现无位置传感器控制,从未知项的估计值中计算出转差电角速度,并借助定子电压检测值与计算值构成闭环转子位置观测器。仿真结果验证了该控制策略的正确性和有效性。
【作者单位】： 大连海事大学轮机工程学院;
【关键词】： 双馈风力发电机 神经网络 预估器 Lyapunov 无位置传感器控制
【基金】：国家自然科学基金(61273137;51209026) 辽宁省教育厅科学研究基金(L2013202) 中央高校基本科研业务费专项基金(3132015021;3132014321) 中国博士后科学基金(2015M570247)
【分类号】：TM315;TP183
【正文快照】： 0引言双馈发电机因其具有体积小、重量轻、功率因数可调、效率高、所需变换器容量小等优点而被广泛应用于风力发电领域,然而由于双馈发电机本身是一个多变量、强耦合、非线性系统,传统控制方法难以实现高精度控制[1~4]。另外,如果可省去转子位置传感器和速度传感器,不仅能提高

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：785765