CN114355762A - 一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法 - Google Patents

一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114355762A
CN114355762A CN202111645154.2A CN202111645154A CN114355762A CN 114355762 A CN114355762 A CN 114355762A CN 202111645154 A CN202111645154 A CN 202111645154A CN 114355762 A CN114355762 A CN 114355762A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sliding mode
nftsm
controller
moment
blade
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111645154.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114355762B (zh
Inventor
洪炫宇
李建国
陈殿辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Dianji University
Original Assignee
Shanghai Dianji University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Dianji University filed Critical Shanghai Dianji University
Priority to CN202111645154.2A priority Critical patent/CN114355762B/zh
Publication of CN114355762A publication Critical patent/CN114355762A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114355762B publication Critical patent/CN114355762B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Wind Motors (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,该方法包括以下步骤:步骤S1、将气动载荷非线性模型在稳态工作点附近进行线性化,构建风机线性化模型;步骤S2、基于风轮转速ω、叶片根部载荷MYi和叶片方位
Figure DDA0003444904900000011
的控制输入,采用非奇异快速终端滑模NFTSM控制器对风机进行功率控制和载荷协同控制,得到每个风机浆叶的桨距角。与现有技术相比,本发明具有风机稳定性高和耐疲劳寿命长的优点。

Description

一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法
技术领域
本发明涉及风力发电领域,尤其是涉及一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法。
背景技术
随着风电机组大型化的发展,风轮直径也在不断增大。尤其是风轮直径增加导致风轮叶片承受来流时变、风切变、塔影效应等影响产生的不平衡载荷愈加明显,引起桨叶产生大范围的挥舞和摆振,严重影响到风电机组关键部件的机械应力和疲劳寿命。
独立变桨距控制的每个桨叶都由独立的变桨距执行机构控制,按照各桨叶所处不同位置和不同风速分别进行调节,不仅能跟踪实现最大风能的捕获和稳定发电机的输出功率,而且能有效减小桨叶的拍打震动以及风机的其他扰动影响,从而大幅提高风机的稳定性和耐疲劳寿命。
目前,有独立变桨控制策略较多采用基于智能算法的PID控制,这种方法使得计算量大大增加,并且对于风速实时变化风电机组而言,将导致风电机组频繁地变桨,这将大大增加机组地疲劳载荷,降低其使用寿命。
针对以上问题,亟需设计一种变桨控制方法,从而实现捕获最大风能和稳定发电机的输出功率,提高风机的稳定性和耐疲劳寿命。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供了一种风机稳定性高和耐疲劳寿命长的基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
根据本发明的第一方面,提供了一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,该方法包括以下步骤:
步骤S1、将气动载荷非线性模型在稳态工作点附近进行线性化,构建风机线性化模型;
步骤S2、基于风轮转速ω、叶片根部载荷MYi和叶片方位
Figure BDA0003444904880000021
的控制输入,采用非奇异快速终端滑模NFTSM控制器对风机进行功率控制和载荷协同控制,得到每个风机浆叶的桨距角。
优选地,所述步骤S1中的风机线性化模型为:
Figure BDA0003444904880000022
其中,ω为风轮转速,B为等效阻尼系数,Tg为发电机转矩,J为总的风轮转动惯量,Mtilt为倾覆力矩,Myaw为偏航力矩;βi cm和ui cm分别为变换到轮毂固定坐标系上的第个i叶片对应的桨距角和风速,xfa为塔架顶部前后方向位移,Rb为风轮半径,H为塔架高度;hMx、hMz和kMx、kMz分别为叶片根部弯矩对风速和桨距角的导数,下标Mx表示为塔筒前后弯曲力矩,下标Mz表示为叶根挥舞力矩。
优选地,所述步骤S2具体为:
所述功率控制具体为:以风轮转速ω为输入信号,并与转速参考信号ω*做差得到误差信号给到NFTSM转速控制器,得到一个桨距角输出信号β1 cm
所述载荷控制具体为:以叶片根部载荷MYi和叶片方位
Figure BDA0003444904880000023
作为输入,经过变换得到轮毂固定坐标系下的倾覆力矩Mtilt和偏航力矩Myaw,并于分别与倾覆力矩参考信号M* tilt和偏航力矩参考信号M* yaw做差得到误差信号,分别给到NFTSM倾覆力矩控制器以及NFTSM偏航力矩控制器,得到桨距角输出信号β2 cm和β3 cm,并将这两个信号经过逆变换得到叶片旋转坐标系下的桨距角信号Δβi(i=1,2,3),最终得到第i个桨叶的桨距角为βi *=Δβi1 cm(i=1,2,3)。
优选地,所述载荷控制中的变换为Coleman变换。
优选地,所述非奇异快速终端滑模NFTSM控制器的滑模面为:
Figure BDA0003444904880000024
其中,e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为正奇数,且满足2>m/n>1。
优选地,所述NFTSM转速控制器具体为:
NFTSM转速控制器的滑模面为:
Figure BDA0003444904880000031
其中,e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为满足2>m/n>1的正奇数;
NFTSM转速控制器的滑模控制律为:
Figure BDA0003444904880000032
其中,H(sω)为双曲正切函数,表达式为H(sω)=tanh(sω);
Figure BDA0003444904880000033
η>0;ω*表示参考的转速。
优选地,所述NFTSM倾覆力矩控制器具体为:
NFTSM倾覆力矩控制器的滑模面为:
Figure BDA0003444904880000034
其中,e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为满足2>m/n>1的正奇数;
NFTSM倾覆力矩控制器的滑模面控制律为:
Figure BDA0003444904880000035
其中,
Figure BDA0003444904880000036
为双曲正切函数,表达式为
Figure BDA0003444904880000037
η>0;
Figure BDA0003444904880000038
表示参考的倾覆力矩。
优选地,所述NFTSM偏航力矩控制器具体为:
NFTSM偏航力矩控制器的滑模面为:
Figure BDA0003444904880000039
其中,e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为正奇数,且满足2>m/n>1;
NFTSM偏航力矩控制器的滑模面控制律为:
Figure BDA00034449048800000310
其中,
Figure BDA00034449048800000311
为双曲正切函数,表达式为
Figure BDA00034449048800000312
|,η>0;
Figure BDA00034449048800000313
表示参考的偏航力矩。
根据本发明的第二方面,提供了一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现任一项所述的方法。
根据本发明的第三方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现任一项所述的方法。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
1)本发明采用的非奇异快速终端滑模不仅收敛速度快,而且有效抑制抖振,动态性能优越,是一种可靠的变桨控制方法;
2)本发明中使用的NFTSM控制的动态性能优越,能够有效地将输出功率稳定在额定功率,并且采用了双曲正切函数能够有效降低抖振,对于大型风电机组而言,降低了关键部件的疲劳载荷,延长了使用寿命。
附图说明
图1为本发明的基于NFTSMC的功率与载荷协同控制框图;
图2为NFTSM转子速度控制框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都应属于本发明保护的范围。
实施例
本实施例提供了一种基于非奇异终端滑模的变桨控制方法,该方包括载荷控制模块和转速控制模块;
所述转速控制模块的控制过程具体为:以风轮转速ω为输入信号,并与转速参考信号ω*做差得到误差信号给到NFTSM控制器,得到一个桨距角输出信号β1 cm
所述载荷控制模块的控制过程具体为:以叶片根部载荷MYi和叶片方位
Figure BDA0003444904880000041
作为输入,经过Coleman变换得到轮毂固定坐标系下的倾覆力矩Mtilt和偏航力矩Myaw,并于分别与倾覆力矩参考信号M* tilt和偏航力矩参考信号M* yaw做差得到误差信号给到NFTSM控制器,分别得到桨距角输出信号β2 cm和β3 cm,并将这两个信号经过Coleman逆变换得到叶片旋转坐标系下的桨距角信号Δβ1、Δβ2、Δβ3,最终得到第个i桨叶的桨距角为βi *=Δβi1 cm(i=1,2,3)。
接下来,对本申请的方法进行详细介绍。
1、风机线性化模型
大型风电机组的空气动力学特性呈强非线性。为了简化分析,将桨叶视为刚性叶片,并对气动载荷非线性模型在稳态工作点附近进行线性化,可得线性周期时变模型。利用Coleman变换,可实现风轮旋转坐标系与轮毂固定坐标系之间的变换,从而可将周期时变模型转换为线性定常模型:
Figure BDA0003444904880000051
其中,ω为风轮转速,B为等效阻尼系数,Tg为发电机转矩,J为总的风轮转动惯量,Mtilt为倾覆力矩,Myaw为偏航力矩;βi cm和ui cm分别为变换到轮毂固定坐标系上的第个i叶片对应的桨距角和风速,xfa为塔架顶部前后方向位移,Rb为风轮半径,H为塔架高度;hMx、hMz和kMx、kMz分别为叶片根部弯矩对风速和桨距角的导数,下标Mx表示为塔筒前后弯曲力矩,下标Mz表示为叶根挥舞力矩。
2、NFTSM控制器原理
选取的非奇异快速终端滑模面为:
Figure BDA0003444904880000052
其中,e为系统状态误差,系数α>0,b>0,a/b>1,m、n为正奇数,且满足2>m/n>1。令s=0,并对e求导可得:
Figure BDA0003444904880000053
若不考虑指数,则系统误差变化率由线性项(-e/γ)和非线性项(-α/γea/b)决定。当系统状态变量远离平衡点,误差较大时,其中非线性项起主要作用,收敛速度接近幂次变化;当系统状态接近平衡点,误差较小时,其中线性项起主要作用,收敛速度接近线性变化,并且由于2>m/n>1,避免了在求取控制律上出现的奇异现象。
3、NFTSM转速控制器设计
转速控制器框图见图2,转速控制器滑模面选取为:
Figure BDA0003444904880000054
式中:e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为正奇数,且满足2>m/n>1。
将转速控制器的滑模控制律设定为:
Figure BDA0003444904880000061
其中,
Figure BDA0003444904880000062
η>0。
为了尽可能削减滑模控制所带来的抖振问题,采用双曲正切函数来代替符号函数。
双曲正切函数的表达式为:
Figure BDA0003444904880000063
转速控制器的滑模控制律变为:
Figure BDA0003444904880000064
其中,ω*表示参考的转速。
4、NFTSM轮毂倾覆力矩控制器设计
轮毂倾覆力矩控制器滑模面选取为:
Figure BDA0003444904880000065
式中:e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为正奇数,且满足2>m/n>1。
将轮毂倾覆力矩控制器的滑模控制律设定为:
Figure BDA0003444904880000066
其中,
Figure BDA0003444904880000067
η>0;
Figure BDA0003444904880000068
表示参考的倾覆力矩。
5、NFTSM轮毂偏航力矩控制器设计
轮毂偏航力矩控制器滑模面选取为:
Figure BDA0003444904880000069
式中:e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为正奇数,且满足2>m/n>1。
将轮毂偏航力矩控制器的滑模控制律设定为:
Figure BDA0003444904880000071
其中,DMy≥|-3hMzü3 cm/2|,η>0;
Figure BDA0003444904880000072
表示参考的偏航力矩。
本发明电子设备包括中央处理单元(CPU),其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的计算机程序指令或者从存储单元加载到随机访问存储器(RAM)中的计算机程序指令,来执行各种适当的动作和处理。在RAM中,还可以存储设备操作所需的各种程序和数据。CPU、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。
设备中的多个部件连接至I/O接口,包括:输入单元,例如键盘、鼠标等;输出单元,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元,例如磁盘、光盘等;以及通信单元,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元允许设备通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理单元执行上文所描述的各个方法和处理。例如,在一些实施例中,方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM和/或通信单元而被载入和/或安装到设备上。当计算机程序加载到RAM并由CPU执行时,可以执行上文描述的方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,CPU可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行方法。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)等等。
用于实施本发明的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤S1、将气动载荷非线性模型在稳态工作点附近进行线性化,构建风机线性化模型;
步骤S2、基于风轮转速ω、叶片根部载荷MYi和叶片方位
Figure FDA0003444904870000011
的控制输入,采用非奇异快速终端滑模NFTSM控制器对风机进行功率控制和载荷协同控制,得到每个风机浆叶的桨距角。
2.根据权利要求1所述的一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,其特征在于,所述步骤S1中的风机线性化模型为:
Figure FDA0003444904870000012
其中,ω为风轮转速,B为等效阻尼系数,Tg为发电机转矩,J为总的风轮转动惯量,Mtilt为倾覆力矩,Myaw为偏航力矩;βi cm和ui cm分别为变换到轮毂固定坐标系上的第个i叶片对应的桨距角和风速,xfa为塔架顶部前后方向位移,Rb为风轮半径,H为塔架高度;hMx、hMz和kMx、kMz分别为叶片根部弯矩对风速和桨距角的导数,下标Mx表示为塔筒前后弯曲力矩,下标Mz表示为叶根挥舞力矩。
3.根据权利要求1所述的一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,其特征在于,所述步骤S2具体为:
所述功率控制具体为:以风轮转速ω为输入信号,并与转速参考信号ω*做差得到误差信号给到NFTSM转速控制器,得到一个桨距角输出信号β1 cm
所述载荷控制具体为:以叶片根部载荷MYi和叶片方位
Figure FDA0003444904870000013
作为输入,经过变换得到轮毂固定坐标系下的倾覆力矩Mtilt和偏航力矩Myaw,并于分别与倾覆力矩参考信号M* tilt和偏航力矩参考信号M* yaw做差得到误差信号,分别给到NFTSM倾覆力矩控制器以及NFTSM偏航力矩控制器,得到桨距角输出信号β2 cm和β3 cm,并将这两个信号经过逆变换得到叶片旋转坐标系下的桨距角信号Δβi(i=1,2,3),最终得到第i个桨叶的桨距角为βi *=Δβi1 cm(i=1,2,3)。
4.根据权利要求3所述的一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,其特征在于,所述载荷控制中的变换为Coleman变换。
5.根据权利要求3所述的一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,其特征在于,所述非奇异快速终端滑模NFTSM控制器的滑模面为:
Figure FDA0003444904870000021
其中,e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为正奇数,且满足2>m/n>1。
6.根据权利要求5所述的一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,其特征在于,所述NFTSM转速控制器具体为:
NFTSM转速控制器的滑模面为:
Figure FDA0003444904870000022
其中,e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为满足2>m/n>1的正奇数;
NFTSM转速控制器的滑模控制律为:
Figure FDA0003444904870000023
其中,H(sω)为双曲正切函数,表达式为H(sω)=tanh(sω);
Figure FDA0003444904870000024
η>0;ω*表示参考的转速。
7.根据权利要求5所述的一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,其特征在于,所述NFTSM倾覆力矩控制器具体为:
NFTSM倾覆力矩控制器的滑模面为:
Figure FDA0003444904870000025
其中,e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为满足2>m/n>1的正奇数;
NFTSM倾覆力矩控制器的滑模面控制律为:
Figure FDA0003444904870000026
其中,
Figure FDA0003444904870000027
为双曲正切函数,表达式为
Figure FDA0003444904870000028
η>0;
Figure FDA0003444904870000031
表示参考的倾覆力矩。
8.根据权利要求5所述的一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法,其特征在于,所述NFTSM偏航力矩控制器具体为:
NFTSM偏航力矩控制器的滑模面为:
Figure FDA0003444904870000032
其中,e为系统状态误差,系数α>0,γ>0,a/b>1,m、n为正奇数,且满足2>m/n>1;
NFTSM偏航力矩控制器的滑模面控制律为:
Figure FDA0003444904870000033
其中,
Figure FDA0003444904870000034
为双曲正切函数,表达式为
Figure FDA0003444904870000035
Figure FDA0003444904870000036
η>0;
Figure FDA0003444904870000037
表示参考的偏航力矩。
9.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~8中任一项所述的方法。
CN202111645154.2A 2021-12-30 2021-12-30 一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法 Active CN114355762B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111645154.2A CN114355762B (zh) 2021-12-30 2021-12-30 一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111645154.2A CN114355762B (zh) 2021-12-30 2021-12-30 一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114355762A true CN114355762A (zh) 2022-04-15
CN114355762B CN114355762B (zh) 2023-09-26

Family

ID=81104270

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111645154.2A Active CN114355762B (zh) 2021-12-30 2021-12-30 一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114355762B (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102168650A (zh) * 2011-05-26 2011-08-31 连云港杰瑞电子有限公司 基于主控的兆瓦级风力机统一和独立变桨混合控制方法
CN104214044A (zh) * 2013-05-30 2014-12-17 成都阜特科技股份有限公司 双馈式变速变桨风力发电机组的独立变桨距控制方法
CN105626378A (zh) * 2016-01-13 2016-06-01 湖南世优电气股份有限公司 基于rbf神经网络的大型风电机组独立变桨控制方法
US20170122289A1 (en) * 2014-06-19 2017-05-04 Vestas Wind Systems A/S Control of wind turbines in response to wind shear
CN107061164A (zh) * 2017-06-07 2017-08-18 哈尔滨工业大学 一种考虑执行机构不确定的风机变桨距滑模自适应控制方法
CN110487132A (zh) * 2019-08-30 2019-11-22 哈尔滨工业大学 一种基于非奇异快速终端滑模控制的角度约束制导方法
CN112615546A (zh) * 2020-12-11 2021-04-06 山东大学 Llc谐振变换器高性能控制方法及系统
CN112987567A (zh) * 2021-02-09 2021-06-18 河北科技大学 非线性系统的固定时间自适应神经网络滑模控制方法
CN113014167A (zh) * 2021-03-15 2021-06-22 哈尔滨理工大学 一种基于扰动观测器的永磁电机非奇异终端滑模控制方法
CN113720525A (zh) * 2020-05-25 2021-11-30 北京金风科创风电设备有限公司 风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102168650A (zh) * 2011-05-26 2011-08-31 连云港杰瑞电子有限公司 基于主控的兆瓦级风力机统一和独立变桨混合控制方法
CN104214044A (zh) * 2013-05-30 2014-12-17 成都阜特科技股份有限公司 双馈式变速变桨风力发电机组的独立变桨距控制方法
US20170122289A1 (en) * 2014-06-19 2017-05-04 Vestas Wind Systems A/S Control of wind turbines in response to wind shear
CN105626378A (zh) * 2016-01-13 2016-06-01 湖南世优电气股份有限公司 基于rbf神经网络的大型风电机组独立变桨控制方法
CN107061164A (zh) * 2017-06-07 2017-08-18 哈尔滨工业大学 一种考虑执行机构不确定的风机变桨距滑模自适应控制方法
CN110487132A (zh) * 2019-08-30 2019-11-22 哈尔滨工业大学 一种基于非奇异快速终端滑模控制的角度约束制导方法
CN113720525A (zh) * 2020-05-25 2021-11-30 北京金风科创风电设备有限公司 风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法
CN112615546A (zh) * 2020-12-11 2021-04-06 山东大学 Llc谐振变换器高性能控制方法及系统
CN112987567A (zh) * 2021-02-09 2021-06-18 河北科技大学 非线性系统的固定时间自适应神经网络滑模控制方法
CN113014167A (zh) * 2021-03-15 2021-06-22 哈尔滨理工大学 一种基于扰动观测器的永磁电机非奇异终端滑模控制方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIAONA SONG: "Nonsingular terminal sliding mode control for time-delayed fractional-order T-S fuzzy systems based on finite-time scheme", 《2018 33RD YOUTH ACADEMIC ANNUAL CONFERENCE OF CHINESE ASSOCIATION OF AUTOMATION (YAC)》 *
刘吉宏: "永磁同步风电机组神经网络滑模多目标优化控制", 《可再生能源》 *
杨超: "叶轮不平衡下的风力机自适应独立变桨控制策略", 《电力系统自动化》 *
田猛: "基于RBF神经网络滑模变结构独立变桨控制研究", 《电力系统保护与控制》 *
闫学勤: "降低风力机叶轮载荷独立变桨距控制策略", 《可再生能源》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114355762B (zh) 2023-09-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102454544B (zh) 调整风力涡轮机功率参数的系统和方法
CN111794909B (zh) 面向扇区调控的风电场级偏航动态优化方法和系统
US7972112B2 (en) Systems and methods for determining the angular position of a wind turbine rotor
Castaignet et al. Frequency-weighted model predictive control of trailing edge flaps on a wind turbine blade
CN109737007B (zh) 一种风力发电机组偏航超限ipc变速率停机方法
USH2057H1 (en) Load attenuating passively adaptive wind turbine blade
CN112196735B (zh) 基于双馈风力发电机组的变桨控制方法
CN103742357B (zh) 一种风力发电机组风轮非对称载荷控制方法
CN109477456B (zh) 在维修期间具有减振的风力涡轮机系统
CN111058995B (zh) 风力发电机组基于机舱姿态的偏航轴承极限载荷降载方法
JP5272113B1 (ja) 風力発電システム、その制御装置、及びその制御方法
CN106777499B (zh) 一种双馈异步风力发电机组的整机动态建模方法
CN111734585B (zh) 风力发电机的极限载荷的确定方法、装置及可读存储介质
TW202016428A (zh) 風力發電系統
CN105351144A (zh) 一种减小风机疲劳载荷的桨叶振动反馈方法
US20230175484A1 (en) Load reduction control method for wind turbine generator and device
JP2018109367A (ja) ウィンドファーム並びにその運転方法、制御装置及び運転制御プログラム
CN114355762B (zh) 一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法
JP2014202190A (ja) 制御装置、制御方法及びプログラム
CN111502913A (zh) 风力发电机组、变桨控制方法以及装置
CN113153657A (zh) 风机发电率损失预测方法、系统、设备及介质
Couchman et al. Active load reduction by means of trailing edge flaps on a wind turbine blade
US20180128242A1 (en) Control for a wind turbine
CN112283051A (zh) 一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法及系统
CN105320793A (zh) 一种从动力学角度评估风电机组变浆控制模型的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant