基于模糊自适应PID的风力发电系统变桨距控制

提出模糊自适应整定PID控制理论设计风力发电系统变桨距控制器。建立了风机及变桨距机构模型,以发电机转速测量值,发电机转速测量值与额定转速相比后误差为输入设计控制器。在随机风作用下对设计的模糊自适应整定PID控制器进行仿真,结果表明基于模糊自适应整定PID控制理论的变桨距控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁捧性,能够有效改善风力发电系统变桨距控制效果。     

基于RBF神经网络整定PID的 风力发电变桨距控制

为了改善变速恒频风力发电系统在恒功率输出运行区域内的动态性能,在分析系统变桨距控制研究现状的基础上,基于RBF神经网络(RBFNN)整定PID控制理论设计风力发电系统变桨距控制器,建立了风力机及变桨距机构模型,以发电机转速测量值与额定转速相比后误差为输入设计控制器。在随机风作用下对设计的RBFNN整定PID控制器进行仿真,结果表明基于RBFNN整定PID控制理论的变桨距控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁捧性,能够有效改善风力发电系统变桨距控制效果     

模糊PID控制在风力发电变桨距系统中的应用

采用变桨距系统是提高风力发电机组性能的关键技术。介绍了变桨距系统的结构和工作原理,提出了利用模糊自适应PID技术来实现风力发电变桨距控制的技术方案。方案设计了自适应模糊PID控制器,采用模糊推理的方法实现PID控制参数Kp、Ki、Kd的自整定。仿真实验结果表明,基于自适应模糊PID控制器,采用模糊推理的方法实现PID控制算法的变桨控制器具有鲁棒性强、超调量小、稳态精度高,且在变桨控制中调控平稳,对传动系统及变桨执行机构损耗小等优点。     

内模PID在风力发电系统变桨距控制器中的应用

针对风力发电系统数学模型复杂、时变性强、参数间存在耦合及受外部干扰严重等特点,基于内模理论方法,分析提出了一种适用于风机变桨距控制,且仅需要对滤波时间常数整定即可设计系统控制器的简捷内模PID方法,使系统在设计上可以不依赖于被控对象的准确模型,并使控制方法的实现得到了简化.基于该理论设计了变桨距控制器,并通过Matlab对系统进行了仿真,结果表明:控制方案可行,且使风力发电机输出功率维持最佳,系统鲁棒性好,抗干扰性强,对工业过程的复杂控制系统设计提供了一种参考.     

异步电机模糊免疫PID矢量控制系统

由于在转子磁场定向矢量控制中,转速PI控制器抗干扰能力较差,提出了采用模糊免疫PID控制器取代转速PI控制器,对提高异步电机控制系统的性能起到改善作用.模糊免疫PID控制将生物免疫机理、模糊控制理论及PID控制理论相结合,提高了系统的自适应能力,实现了控制器参数的优化及在线自整定.构建了基于模糊免疫PID控制器和空间矢量脉宽调制的异步电机矢量控制系统.仿真结果表明,该系统既具有良好的动、静态特性,也具有自适应和鲁棒性强的特点.     

大型风电机组的动态加权模糊独立变桨距控制

风力发电系统的数学模型具有高度非线性、时变、多变量和强耦合的特点。本文在分析机组特性和变桨距控制要求的基础上,将模糊控制与PID控制相结合,提出一种应用于独立变桨距的模糊PID参数自整定控制器设计方案,并且针对独立变桨距控制系统的稳态功率与减小桨叶受力两个目标,提出一种基于目标的动态加权模糊控制方法。通过仿真证明,在风速高于额定风速时,可以根据风速的变化调整桨叶的桨距角,从而保证在发电机输出功率稳定的前提下,减小桨叶承受的气动载荷。     

基于ANFIS的风力发电机组变桨距控制

风速的随机变化对风力发电机组变桨距控制提出了更高的要求,提出基于自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neural Fuzzy Inference System,ANFIS）的风力发电机组变桨距控制策略,构造了风力发电机的数学模型,将实测的发电机转速和实际的发电机转速的误差作为控制器的输入,在随机风速下对自适应神经模糊推理系统控制器进行实验仿真分析.实验结果表明,采用自适应神经模糊推理系统控制的风力发电机组变桨距控制具有良好的鲁棒性和动态性能.     

变速恒频风力发电系统风机转速非线性PID控制

针对变速风机非线性强、转动惯量大、转轴机械阻尼随转速变化的特点,提出了变速恒频风力发电系统风机转速非线性PID(nonlinear-PID, NLPID)控制策略,仿真研究表明,非线性PID控制响应快,超调小,受系统参数变化的影响较小,控制精度高,具有一定的适应性和鲁棒性。此外,该文设计了基于模糊规则切换的模糊PID-PID双模变桨距控制器,在此基础上对变速恒频风力发电系统在全风速范围内的运行进行了数字仿真研究。在高于额定风速时,通过变桨距控制器调节桨距角,系统能较好地将功率限制在额定值附近;在低于额定风速时,通过模糊推理,系统能够在免测风速的情况下给出转速参考信号,实现最大风能捕获或恒转速运行。     

变速恒频风力发电系统变桨距自抗扰控制

由于风能的随机性及气动效应的影响，变速恒频风力发电系统具有强非线性，难于实现高精度控制，输出电能质量较差。为了改善系统在恒功率输出运行区域内的动态性能，该文在分析变速恒频风力发电系统变桨距控制研究现状的基础上，基于自抗扰控制理论设计风力发电系统变桨距控制器。建立了风机及变桨距机构模型，以转速为量侧输入设计扩张状态观测器，观测系统状态及风速扰动，利用前馈环节予以补偿；同时，根据状态偏差配置非线性结构，抑制转速偏差。在随机风、阶跃风及阵风作用下对设计的自抗扰控制器进行数字仿真，结果表明基于自抗扰控制理论的变桨距控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁捧性，能够有效改善变风力发电系统桨距控制效果，工程实用价值较高。     

基于Fuzzy-PID的风力发电机润滑油温度控制系统

简述了一种基于模糊自整定PID控制的风力发电机齿轮箱润滑油温度控制系统的设计,给出了应用MATLAB中的模糊推理系统设计模糊控制查询表的方法.仿真及试验结果表明,模糊自整定PID 控制器能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力,能显著提高系统的动、静态性能.     

超驰控制与自动调节运行安全

运行安全是自动控制系统设计是必须考虑的因素之一，而超驰控制则是保证设备安全的有效措施，为此，介绍超驰控制在自动调节系统中的作用，功能，应用实例，并建议在系统设计阶段把可以预见的异常工况纳入超驰控制之下，使系统和设备的安全有比较可靠的保障。     

品质控制管理体系下的质量控制

通过电网物资品质控制管理的定义解释,分析供应商对质量控制认识的几个误区,介绍了南方电网公司在品质控制管理的思路,即通过建立品质控制管理体系建设,运用现代供应链管理体系和WHS质量控制手段,以追求设备材料“零缺陷”为目标。     

Optimal control in biological motor control systems

Summary form only given. Data obtained from experiments on decerebrate cats during fictive and real scratching and locomotion is discussed. It is concluded that central pattern generators are the regimens of optimal motor control system functioning and that the presence of the intrinsic model of the object in such a system is the natural consequence of its optimality. The spinal optimal control system is capable of controlling movements of both postural and rhythmic types by using the same functional mechanism     

基于重复和准比例谐振复合的直驱风机网侧变流器控制策略

为了提高电网电压不平衡及畸变条件下永磁直驱同步风电机组的运行性能,提出了一种基于重复控制与准比例谐振控制复合的直驱风机网侧变流器控制策略。该控制策略根据电网电压不平衡条件下变流器控制目标得到电流指令值,在两相静止坐标系下利用复合控制,实现对基频电流的无静差跟踪,并抑制交流电网谐波的干扰。在提出控制系统详细框图的基础上,对各个控制环节的设计方法进行了研究,并评估了控制效果。仿真结果表明,该控制策略在电网电压不平衡及畸变的工况下,能有效抑制有功功率波动,降低电流谐波畸变率,验证了策略的正确性。     

基于无源性与滑模变结构控制相结合的VIENNA整流器控制策略

针对VIENNA整流器的非线性特点,提出一种无源性控制与滑模变结构控制相结合的混合控制策略。在建立同步旋转坐标系下VIENNA整流器非线性数学模型的基础上,推导了VIENNA整流器的Euler-Lagrange数学模型,分析了VIENNA整流器的无源性。利用无源性理论及滑模变结构控制理论设计了VIENNA整流器的控制器,即电压外环采用滑模变结构控制、电流内环采用无源性控制的双闭环控制算法。在MATLAB7.1/Simulink环境中建立了仿真模型,并搭建了800 W的实验样机。仿真与实验结果表明,所提出的混合控制策略达到了控制的目的。利用无源性控制与滑模变结构控制相结合的整流器具有鲁棒性强、动态特性好、抗干扰能力强等优点。     

Stabilizing control of power system using fuzzy control

This paper presents an application of fuzzy control to enhance power system stability. The proposed control consists of the controller for large disturbance (FU 1), the fuzzy controller for small disturbance (FU 2), and the fuzzy judgment mechanism (FU 3). FU 1 is determined based on the fuzzy controller [FU 1(F)] is determined according to the control rules and its input signals, i.e., speed deviation and acceleration at every sampling time of the machine. FU 2 consists of two controllers, namely, FU 2-ω and FU 2-P; FU 2-ω has the same mechanism as FU 1, while the output signal of FU 2-P is determined according to the rules together with the change of error of electrical power and terminal voltage. To obtain the optimal desired control signal during both the large and the small disturbances, the operations of FU 1 and FU 2 are judged by FU 3, where the magnitude of speed deviation is chosen as its input signal. The determined control signal is fed to AVR of the machine. The implementation of the proposed control is simple due to the small amount of calculations and required data. The effectiveness of the proposed control is demonstrated by the one-machine infinite-bus system model and very good system performance is obtained throughout all the simulations.     

水下机器人运动的免疫控制方法

由于水下机器人系统的非线性以及所处环境的不确定性、水下机器人进行精确运动控制技术一直是智能水下机器人技术中急于解决而又难以解决的问题.基于生物免疫系统的生理特性,以免疫系统T细胞、B细胞与免疫应答为基础,引入了一种免疫控算法,并在此算法的基础上又提出基于Sigmoid非线性模型的改进型免疫控制器.大量的仿真实验证明,该新型免疫控制模型,对于水下机器人的运动非线性控制器具有设计简单、响应速度快、超调小、鲁棒性好等各种优点.     

基于延迟抑制控制结构的主蒸汽温度控制

针对发电机组主蒸汽温度被控对象纯迟延、时变、不确定的特性,基于误差分析,提出了一种基于延迟抑制控制结构的主蒸汽温度控制策略,将基于非精确模型的闭环输出和系统实际输出加权作为冲量构成新型的控制结构,并将其与Smith预估补偿器相结合形成复合控制结构,从理论上分析了复合控制结构的鲁棒性。在机组负荷分别为37%、50%、75%、100%4种工况下,将复合控制结构与Smith预测补偿控制结构进行仿真比较。结果表明,采用复合控制结构解决了模型参数小范围时变问题,复合控制结构阶跃响应的控制效果明显优于Smith预测补偿控制结构,提高了系统抗迟延性能。