双馈风力发电机定子电流检测系统容错控制

为提高双馈风力发电机运行可靠性,提出了一种定子电流传感器故障检测及容错控制方法。在电网电压矢量定向同步坐标系下,根据双馈风力发电机动态模型,建立了基于模型参考自适应方法的定子电流冗余在线观测器。通过建立参考模型和可调模型,使定子电流观测值实时跟随实际电流。在αβ坐标系下通过定子电流检测值和观测值的比较残差实现传感器故障的自诊断。在故障后以定子电流观测值为控制对象实现无定子电流传感器运行。所设计观测器准确度不依赖于定子电流测量值且对电机参数变化具有较好的鲁棒性。文中方法能够在定子电流传感器故障条件下及时判断出故障的来源,并实现故障后的容错控制。在双馈风力发电机实验机组上,对所提出理论的正确性和可行性进行了实验验证。     

基于共享学习策略的微分进化算法

针对传统微分进化算法易发生早熟收敛问题,提出基于共享学习策略的微分进化算法（SLDE）,引入共享个体和共享学习因子。共享个体覆盖整个种群,较优个体可引导算法朝希望方向进化,较差个体则能维持种群的多样性,向共享个体学习可避免丢失个体信息,实现整个种群间的信息交换,有助于算法跳出局部最优解,提高算法的局部开采和全局勘探能力。同时,算法充分利用个体的进化信息,根据个体适应值到最优适应值的距离自适应地调整共享学习因子,以弥补随机个体对进化带来的随机性和盲目性,增强算法的搜索能力。采用22个不同特性的Benchmark测试函数对算法进行性能测试,与7种改进DE算法进行性能对比,实验结果表明,SLDE具有较强的跳出局部最优解能力,能显著减少进化代数,大幅地提高算法的收敛精度、收敛速度和稳定性,SLDE的全局优化性能整体上远优于其他改进DE算法。     

基于跟踪-微分器的宽动态测速系统设计

传统的基于跟踪-微分器的测速方法随着输入信号变化速率的升高,输出的信号会产生较为明显的滞后,滞后的消除通过增大速度因子来实现,而增大速度因子会降低其滤波效果,在输出信号中复现输入信号中混杂的噪声;减小噪声的影响,需要通过增大滤波因子来实现,而这又会增加系统输出的滞后。针对滤波性能与跟踪速度之间的矛盾,设计了一个可以根据输入信号的变化速率自适应调整速度因子和滤波因子的测速系统,通过构造了一个Lyapunov函数证明了该系统的稳定性。仿真结果表明,该系统可以在宽动态范围内对输入信号进行跟踪,并保持良好的滤波效果。