基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨控制研究

针对大型风力发电机变桨控制受外部干扰和参数变化大、造成输出功率不稳定的问题,提出一种智能控制的算法,在RBF神经网络基础上增加模糊算法,利用模糊RBF神经网络实时在线调整PID参数。当实际风速偏离额定风速时,科学调整风机桨距角,使风机所获得的空气动力转矩发生变化,从而在额定功率附近保持风力机输出功率的相对稳定。据此搭建了风电机组各模块的数学模型,并在MATLAB/Simulink上搭建了仿真模块。实验结果表明：基于上述的方法控制效果相比于传统PID控制和常规RBF神经网络PID控制,响应更快、风能利用系数性能超调更小、功率输出更稳定,更有利于风力发电机组的系统稳定性。     

基于改进双滑模的永磁同步电机无传感器控制

针对永磁同步电机中速度环传统比例积分控制(proportional integral,PI)超调量过大与传统滑模观测器(sliding mode observer,SMO)存在的高频抖振等问题,提出一种基于新型微分积分滑模控制器及新型滑模观测器的无感控制方法。该方法用新型微分积分滑模控制器代替PI控制器,采用连续函数代替开关函数以减轻抖振,用指数趋近律设计滑模观测器并估计反电动势,并根据反电动势设计自适应律以避免低通滤波器的使用,得到较为精确的转子位置。最后通过MATLAB/Simulink搭建模型,结果表明该方法具有削弱抖振、无超调、准确估计转子位置的特点,转速最大误差从18下降至2.5 r/min,转子位置误差从0.048下降至0.021 rad。     

基于改进指数趋近律和扰动观测器的PMSM滑模控制

为改善永磁同步电机速度环上传统滑模控制(SMC)中响应速度较慢、抖振较大等不足,提出了一种基于改进指数趋近律和滑模扰动观测器(SMDO)的滑模控制方案。采用连续函数代替符号函数并设计改进指数趋近律以提高系统响应速度,增加以观测误差为变量的滑模扰动观测器来强化系统抗扰能力,基于观测扰动与改进指数趋近律相结合的方法设计了改进的滑模控制器。通过MATLAB/Simulink搭建模型,结果表明改进的滑模速度控制配合滑模扰动观测器可以有效改善系统的鲁棒性和动态响应性能。     

基于改进滑模趋近律和负载前馈补偿的PMSM控制研究

针对传统永磁同步电机(PMSM)控制系统中转速超调大以及负载扰动等问题，设计了改进指数趋近律滑模控制器。在传统指数趋近律的等速项和指数项上加了调节函数，使趋近律具有更快的收敛速度和更好的抗抖振能力。为了进一步提高精度，引入了低通滤波负载转矩观测器，将负载转矩的观测值进行前馈补偿以减少负载扰动。在MATLAB/Simulink上建立仿真模型，并与PI、传统指数趋近律、未进行前馈补偿的改进指数趋近律3种控制方法进行实验对比，仿真结果表明，基于改进滑模指数趋近律和转矩前馈补偿的控制策略相比于其他3种控制方法，在减少转速的超调不稳定、增强系统的抗负载扰动等能力上有进一步的提升。     

基于NLESO的永磁直驱风力发电最大功率追踪滑模控制

针对传统控制器在永磁直驱风力发电机中进行最大功率跟踪时响应速度慢、追踪精度低等问题，提出了一种基于改进指数趋近律和非线性扩张状态观测器(non-linear extended state observer, NLESO)的滑模控制方法。该方法使用连续函数代替符号函数sign(s),引入增益函数设计改进指数趋近律以加快系统响应速度；将传统扩张状态观测器(extended state observer, ESO)中fal函数替换成一种非线性函数，并基于此设计NLESO以提升系统抗扰动能力，结合二者设计改进滑模控制器取代传统PI控制器。在MATLAB/Simulink上构建模型，结果表明，渐变风突变过程无超调，风速突变后再次平衡时间从0.054 s减少到0.028 s,自然风过程中系统能精准追踪上额定转速，证明了该控制方法具有超调量小、响应速度快、追踪精度高等特点。