[发明专利]一种风力发电T-S模糊鲁棒调度容错控制方法

权利要求书

1.一种风力发电T-S模糊鲁棒调度容错控制方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、建立执行器故障的参数不确定非线性系统的T-S模糊模型；

步骤2、基于非线性T-S模糊模型采用模糊专用观测器对系统状态进行有效估计，针对系统的不确定性、不可测量状态和执行器故障构建模糊比例积分观测器，用于故障信号的精确重构，然后，利用平行分布补偿方法构建基于观测器故障重构的模糊调度容错控制器；

步骤3、通过基于观测器故障重构的模糊调度容错控制器进行风力发电T-S模糊鲁棒调度容错控制。

2.根据权利要求1所述的一种风力发电T-S模糊鲁棒调度容错控制方法，其特征在于：所述步骤1的具体实现方法为：针对具有不确定性的非线性系统，建立一系列模糊规则，每个规则代表其中的一个子系统，考虑到系统执行器故障，整个的参数不确定非线性系统的T-S模糊模型为：

其中，R_i是第i条模糊推理规则，z(t)＝[z₁(t)z₂(t)...z_k(t)]^T表示前提变量，是模糊集；i＝1,2,...,r是系统模糊推理规则的个数，j＝1,2...k,x(t)∈Rⁿ是系统状态，u(t)∈R^m表示控制输入，y(t)∈R^p表示系统输出，A_i∈R^n×n，B_i∈R^n×m和C_i∈R^p×n是系统的参数矩阵，ΔA_i和ΔB_i是不确定实数价值矩阵，表示已知的执行器故障矩阵，d(t)∈R^q×1是执行器故障的时变信号(q＜n)，前提变量z₁(t)z₂(t)...z_k(t)可测量且与故障无关。

3.根据权利要求1所述的一种风力发电T-S模糊鲁棒调度容错控制方法，其特征在于：所述模糊比例积分观测器为：

其中,表示未知模糊观测器的估计状态，K_i为观测器误差矩阵，G_i为要设计的积分增益，y(t)表示输出向量，表示FPIO的最终输出，表示输出估计误差；执行器故障时变信号d(t)的估计值可以表示为：

所述模糊专用观测器为：

其中，是模糊专用观测器的估计状态，是模糊专用观测器的估计输出，N_i∈K^n×1是观测器增益矩阵；

所述模糊调度容错控制器为：

其中，g(t)＝[g₁(t),g₂(t),...,g_k(t)]为前提变量，L_j∈R^m×n为规则j的反馈增益矩阵，r(t)∈k^m×1为参考输入。