针对风切效应的分区权系数分配独立变桨控制

研究风机在额定风速以上时的独立变桨控制问题,针对风切效应对风机输出功率的影响,在MATLAB中建立了基于风机桨叶方位角的分区独立变桨控制系统,并根据桨叶所受风切效应影响程度向控制系统中引入两种加权系数模型。在风切变影响较小的区域,采用基于方位角的权系数分配模型;对于风切变影响较大的区域,在方位角加权系数的基础上引入单神经元自适应PID控制器,联合方位角权系数分配器一同投入桨距角的动态调整运算得到基于单神经元的权系数分配模型。将利用分区独立变桨控制方法的仿真结果与全程采用统一变桨控制的仿真结果进行对比,发现所提方法在维持最大输出功率的稳定性以及缓解风轮不平衡载荷的能力上都具有明显的优势,验证了所提模型的可行性和合理性。     

大型风机的电伺服独立变桨控制系统研究

针对大型风机桨叶负荷波动和变桨控制系统对位置精确控制的特殊需求,在风机的空气动力学的基础上,理论分析并计算了桨叶的变桨距载荷,并以此为依据对伺服电机选型,基于提出的模糊自适应PID控制策略,设计了电伺服变桨控制系统的位置控制器,使其满足高性能伺服系统的精确桨叶位置和快速动态响应等性能要求。在上述研究基础上,搭建了电伺服独立变桨驱动控制系统的硬件平台。实验结果不仅验证了电伺服控制策略的正确性和有效性,而且证明了所设计的电伺服独立驱动控制系统能够实现精确定位和快速跟踪,满足大型风机变桨所需的响应速度和伺服精度。     

风电机组RBF神经网络PID独立变桨控制研究

针对额定风速以上,风切变、风剪切和塔影效应引起的不平衡载荷进行优化控制,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络比例积分微分(PID)变桨控制方案。通过Park坐标变换与解耦的方法,将风轮不平衡载荷分解成俯仰力矩与偏航力矩,利用经典控制理论实现了风电机组独立变桨控制设计:通过RBF网络在线学习优化:PID控制器的参数,从而对塔架和桨叶上的不平衡载荷进行优化控制。在GH.Blade和Matlab中搭建3 MW风电机组联合仿真模型进行仿真。最后在3 MW风电机组变桨测试平台上进行现场实验,实验结果表明,提出的变桨控制方案能有效减小塔架与叶片等关键部件的载荷,而且提高了变桨控制系统的鲁棒性。     

基于泛模型的风电机组恒功率预测控制仿真研究

为平滑风力发电系统额定风速上输出功率的波动,应用关于风剪切及塔影效应的空气动力学理论对叶片载荷进行深入分析,得出风力机桨叶不平衡摆振载荷是输出功率波动的主要原因。针对叶片的非线性耦合特性、被控对象无法准确建模、不确定因素作用及强外界扰动带来的问题,采用泛模型预测的独立变桨控制策略,解决了输出功率波动问题。以3 MW风电机组为研究对象,进行泛模型预测独立变桨控制策略仿真试验,结果表明,相比传统的统一变桨控制,泛模型预测独立变桨控制不仅可以使风力机输出功率的波动大大减小,还能减弱甚至消除由于不平衡载荷带来的疲劳、振动、动力稳定性差等问题。     

基于ACA-PID算法的风机独立变桨控制

为了缓解大型风机在额定风速以上出现的不平衡载荷问题,针对变速变桨风电机组,给出了一种基于蚁群算法优化PID参数的风机独立变桨控制策略。利用蚁群算法的寻优特性,优化传统PID变桨控制器的参数,使其兼有PID控制的精简性与蚁群算法的自适应性,给出了其具体的实施步骤。构建了风力发电机独立变桨控制模型,对新策略与传统策略进行了仿真与实验。仿真与实验结果表明,基于蚁群算法优化PID参数的风机独立变桨控制策略是有效和实用的,该策略能提高控制系统的动态性能,有效地减少不平衡载荷,改善风机的振动状态。     

基于RBF神经网络滑模变结构独立变桨控制研究

为降低大型风电机组由风剪切、风切变和塔影效应在叶片上产生的不平衡载荷,根据风力机气动力学、风剪切、风切变和塔影效应,提出一种基于RBF神经网络滑膜变结构独立变桨控制策略。滑模变结构控制抗干扰强、鲁棒性强和响应速度快,缺点是滑模变结构控制易产生抖动。利用RBF神经网络的在线学习能力,实时调整滑膜变结构控制器增益,使滑模函数趋于切换面,有效降低滑模变结构控制的抖动,提高独立变桨控制系统的动态性能。利用Matlab/Simulink和GH-blade软件搭建了5 MW风电机组的联合仿真模型。仿真实验表明采用所提出的独立变桨控制方案能有效降低桨叶根部不平衡载荷,还能提高风电机组运行在额定风速以下的功率性能。通过试验平台的测试,也验证了所提出的独立变桨控制策略的合理性。     

运动控制芯片改进的单神经元位置伺服系统

常见的运动控制芯片采用传统的PID控制策略,无法满足高性能要求。本文采用单神经元控制策略,对传统PID控制参数和控制方法进行改造,构成了单神经元PID控制系统。实践证明,改进系统对参数变化具有更强的自适应能力,显示出很强的鲁棒性。     

抑制风力机疲劳载荷的直接比例谐振独立变桨控制策略

为减小由叶轮扫略面内风速不均衡导致的风力机疲劳载荷,提出一种无需科尔曼坐标变换的直接独立变桨控制策略。首先,基于风力机叶片旋转坐标系和轮毂静止坐标系之间的关系,分析了叶根弯矩谐波载荷对轮毂载荷的影响规律及其抑制机理;其次,为抑制风力机谐波载荷并减少传统独立变桨控制策略倾覆和偏航力矩之间的耦合影响,提出基于单个叶根弯矩的直接比例谐振(PR)独立变桨控制策略,通过建立周期时变叶片系统的平均线性化模型,设计了相位补偿器和控制器参数,并对所提控制策略在系统参数时变情况下的稳定性进行了频域分析;最后,建立基于Turb Sim-FAST-MATLAB/Simulink风电机组载荷及控制联合仿真模型,分析了某1.5 MW风力机在湍流风作用下的疲劳载荷特性以及不同变桨控制策略的疲劳载荷抑制效果。结果表明,与常规统一变桨控制策略相比,所提直接PR独立变桨控制策略能有效抑制风力机疲劳载荷,且其对机组有功功率输出几乎无影响。     

叶轮不平衡下的风力机自适应独立变桨控制策略

为减小风电机组叶轮不平衡引起的周期载荷,提出一种自适应独立变桨控制策略。首先,基于叶片旋转坐标系和轮毂静止坐标系之间的关系,揭示了机组在叶轮不平衡情况下的载荷特性及变化规律。其次,考虑不平衡周期载荷的频率随机组转速变化的特点,提出了一种谐振频率自适应于叶轮转速的比例—积分—谐振(PIR)独立变桨控制策略,并阐述了变桨控制器参数设计方法。最后,基于FAST-MATLAB/Simulink风电机组载荷及控制联合仿真平台,仿真比较了机组在叶轮平衡和不平衡两种状况下的载荷特性;并在IEC标准湍流风速下对所提自适应PIR独立变桨控制策略的载荷控制性能进行仿真,且将结果与传统比例—积分和比例—谐振独立变桨控制策略进行比较。结果表明,叶轮不平衡会导致风电机组产生频率变化的不平衡周期载荷,且相对传统控制策略所提自适应PIR独立变桨控制策略能够更有效地减小不平衡周期载荷。     

变速风力发电机组的变桨控制及载荷优化

针对额定风速以上,如何抑制变速风力发电机组因反馈信号滞后引起的输出功率波动以及机组载荷等控制技术问题进行研究。在研究了传统变桨控制的基础上,提出基于风扰动的前馈补偿控制与传统PID反馈信号相结合的变桨控制策略。通过MATLAB环境下进行仿真研究,结果表明:桨控制策略能够快速使风力机的输出转矩保持在额定转矩附近,减小风机转速波动以及风电机组传动链扭振,从而降低风电机组承受的气动载荷使得系统运行更加平稳。     

超声马达单神经元自适应PID控制

为了不需要精确数学模型实现对超声马达运动的快速精确控制,在基于DDS的超声马达驱动控制平台上,运用单神经元自适应PID控制策略,分别以低频脉宽调制的占空比和频率控制字作为控制变量,对超声马达速度响应特性进行实验研究,并与传统PI控制策略进行比较,结果显示,采用单神经元自适应PID控制策略以后,超声马达对阶跃给定转速的响应速度加快,超调量减少,稳态运行精度有所提高。超声马达单神经元自适应PID控制系统的控制器结构简单,控制算法融合了神经网络控制和传统PID控制的优点,控制系统具有较强的自适应性,能够有效的提高超声马达转速跟踪控制的动静态性能。     

风力机不同风况的动力学响应研究

风场风况是影响风力机气动和结构特性的直接因素,进而影响功率输出、稳定性和控制策略。在三维风场建模的基础上,对5种不同风况下的风速及相干湍流风的时域变化进行了模拟。结合气动计算结果对各风况下的叶尖挥舞和摆振位移,叶根挥舞、摆振、变浆力矩进行了动力学响应仿真,得到其各自的动态响应。控制策略采用变桨、变风速控制,极限风况下采用定时顺桨控制。结果发现克赫波更适合极限风况的仿真,并且通过添加相干湍流到基础湍流上能模拟拟序结构。同时,研究表明相较于参考风速为额定风速,在切出风速下,叶尖位移同时体现为挥舞和摆振,且变化频率、剧烈程度都增加;叶根载荷中挥舞弯矩均值较小,但在短时间内波动跨度大,是风力机叶片产生疲劳的主要载荷。     

风力机独立桨距角鲁棒自适应跟踪控制

针对风力机非线性电动桨叶系统,分析了桨叶承受的力矩和空气动力造成的不平衡载荷。根据动量矩定理,建立了具有时变不确定项的桨叶动力学模型。设计了风力机独立桨距角鲁棒自适应跟踪控制器,给出了控制器自适应参数的自适应更新率算法。利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了桨叶控制系统的稳定性。采用Matlab/Simulink软件建立风力机桨叶动力学模型,仿真验证了控制策略的有效性和可行性。结果表明,在勿需知道桨叶系统时变不确定参数和不平衡载荷的情况下,所设计的控制器能够快速实现独立桨距角跟踪控制,控制器对复杂非线性桨叶模型表现出良好鲁棒控制效果。     

兆瓦级风电机组变桨距系统设计

本文通过研究风电机组变桨控制理论,结合实际运行工况提出了风电机组变桨控制策略,设计了用于1.5MW风电机组的变桨控制系统硬件,提出分段PID软件算法,并将此系统运用于工程实践中。     

基于风剪切和塔影效应的大型风力机独立变桨控制研究

为捕获最大风能和改善风力机工作性能,基于对风剪切和塔影效应等因素对风力机的影响分析上,对大型风力机独立变桨控制即其对风力机桨叶载荷的影响进行了研究,并对1台2 MW三桨叶上风向水平轴风力机进行了独立变桨控制仿真实验.仿真结果表明,相比统一变桨控制,独立变桨控制不但满足风力机输出功率维持额定值不变,而且使风力机桨叶的挥舞...     

风力发电机独立变桨控制技术系统级优化研究

针对目前独立变桨距风力发电机存在桨叶受力载荷过大、输出功率和电压不稳定的问题,采用模型参考自适应控制方法进行控制器优化,研究了风力发电机独立变桨优化控制问题。讨论了模型参考自适应控制方法下参考模型选取的过程,根据Lyapunov稳定性理论对模型参考自适应控制器进行了设计,并将这一控制器应用在风力发电机的独立变桨距上。仿真结果表明,该控制方法不仅提高了变桨控制器的响应速度和跟踪精度,而且能够稳定输出功率和电压,同时也能够减少各桨叶的拍打震动。模型参考自适应控制器能够应用在风力发电机独立变桨距控制中,控制效果良好。     

单神经元自适应PID控制交流调速系统

针对转子磁场定向矢量控制中转速PI调节器鲁棒性能较差的问题,提出了用单神经元自适应PID控制器代替转速PI控制器,进一步改善了异步电动机矢量控制系统的性能;将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,提高了单神经元自适应PID控制器的学习能力,实现了单神经元控制器的参数优化与在线自调.构造了基于单神经元自适应PID控制器和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的异步电机矢量控制系统.仿真实验结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且又具有很强的自适应性和鲁棒性.     

大叶轮风电机组独自变桨算法研究

不平衡载荷对轮毂、轴承、主轴、机舱偏航轴承、塔架等机械部件造成相当大的疲劳载荷。为降低机组关键部件的相关载荷,设计了一种独自变桨控制算法,将机舱的旋转坐标系每个叶片平面外的弯矩经反向变换得出固定坐标系对应的机舱的风轮平面俯仰力矩和偏航力矩,采用PID控制减小相关载荷。通过PID控制实现变桨系统的动作,从而降低风轮平面受到的不平衡载荷,同时降低了风力发电风电机组疲劳载荷。     

行波超声波电机单神经元自适应控制

由于超声波电机具有非线性、时变性、强耦合等特点,增加了它的控制难度,采用PID等常规控制方法难以满足较高精度的控制需求。单神经元作为一种神经网络应用形式,具有自学习和自适应能力,而且易于实现。设计了基于低频PWM方法的单神经元自适应PID转速控制策略,构建了超声波电机自适应闭环控制装置。在一定程度上解决传统PID调节器不易在线实时整定参数、难于对复杂控制对象进行有效控制的不足。实验证明,该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点。     

电动变桨距控制系统设计与实现

针对变桨距控制系统在风力发电机组中作为限制出力和制动速度的决定性系统,此处首先研究和分析了兆瓦级风力机特性、风电机组的变桨过程,以及变桨距控制系统的工作原理,计算了桨叶负荷力矩,然后详细设计了变桨控制系统的整体结构、伺服控制系统和备用电源系统,再利用有限状态机设计了变桨控制系统软件,最后搭建了变桨距控制系统平台.实验结...