[发明专利]基于有限时间保成本稳定的风电机组变桨距控制器设计方法有效
申请号: | 201210347932.4 | 申请日: | 2012-09-19 |
公开(公告)号: | CN102900606A | 公开(公告)日: | 2013-01-30 |
发明(设计)人: | 张磊;刘卫朋;张琨;赵微微;高惠娟;穆显显;王伟朋 | 申请(专利权)人: | 河北工业大学 |
主分类号: | F03D7/00 | 分类号: | F03D7/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 300401 *** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | 本发明提出一种基于有限时间保成本稳定的风电机组变桨距控制器设计方法:利用模糊T-S模型近似表示风电机组变桨距系统的连续时间非线性模型;根据获得的模糊T-S模型,利用单点模糊化、乘积推理、重心解模糊化得到动态模糊模型;根据获得的动态模糊模型以及有限时间稳定涵义,设计风电机组变桨距状态反馈控制器,并利用得到的控制器对风电机组的桨距角、风力发电机转速和风电机组输出电流进行控制。 | ||
搜索关键词: | 基于 有限 时间 成本 稳定 机组 变桨距 控制器 设计 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于有限时间保成本稳定的风电机组变桨距控制方法,包括以下步骤:第一步:对于风电机组变桨距系统,建立连续时间非线性模型
并由如下模糊T-S模型近似表示:被控对象模型规则i(i=1,2,...,r) 如果θ1(t)为Ni1,θ2(t)为Ni2,θ3(t)为Ni3那么x · ( t ) = A i x ( t ) + B i u ( t ) ]]> 其中,θ1(t)、θ2(t)和θ3(t)分别表示风速、风力发电机转速和输出功率;Ni1、Ni2和Ni3分别为第i条规则中θ1(t)、θ2(t)和θ3(t)对应的语言变量;x(t)为由桨距角、风力发电机转速和风力发电机输出电流构成的向量;u(t)表示期望的桨距角指令输入;(Ai,Bi)表示第i条被控对象模型规则对应的状态方程系数;r为控制规则数(本发明取值为9或16);第二步:对上述模糊T-S模型进行乘积推理、重心解模糊化处理,得到由如下动态模糊模型表示的被控对象模型:x · ( t ) = Σ i = 1 r h i ( θ ( t ) ) [ A i x ( t ) + B i u ( t ) ] ]]> 其中,h i ( θ ( t ) ) = h il ( θ 1 ( t ) ) h i 2 ( θ 2 ( t ) ) h i 3 ( θ 3 ( t ) ) Σ m = 1 r h m 1 ( θ 1 ( t ) ) h m 2 ( θ 2 ( t ) ) h m 3 ( θ 3 ( t ) ) ]]> 表示被控对象模型符合第i条规则的程度;hi1(θ1(t))、hi2(θ2(t))和hi3(θ3(t))分别为θ1(t)、θ2(t)和θ3(t)的隶属度函数;第三步:根据有限时间稳定的涵义以及所述被控对象模型,设计由如下模糊T-S模型表示的控制器模型,其中,每个被控对象模型规则对应一个控制器模型规则:控制器模型规则j(j=1,2,...,r)如果θ1(t)为Nj1,θ2(t)为Nj2,θ3(t)为Nj3那么u(t)=Kjx(t)其中,Kj为增益矩阵,也即控制系数;对上述控制器模型进行乘积推理、重心解模糊化,整理得到如下控制器:u ( t ) = Σ i = 1 r h j ( θ ( t ) ) K j x ( t ) ]]> 其中,Njk(j=1,2,...,r,k=1,2,3)与第一步中的Nik(i=1,2,...,r,k=1,2,3)一致,hj(θ(t))(j=1,2,...,r)与第二步中的hi(θ(t))(i=1,2,...,r)一致;第四步:利用第三步得到的桨距角指令输入u(t),对桨距角、风力发电机转速和风力发电机输出电流进行控制,其中,当标量α≥0,对称正定阵Q∈Rn×n以及矩阵Wj(1≤i,j≤r)满足一定的关系式时,所述控制系数Kj取为
以保证非线性系统有一个保成本的界限Ξ=λmax(Q-1)c1eαT,即满足控制系统在考察的时间范围[0,T]内有限时间保成本稳定,所述关系式为:Q ~ A i T + A i Q ~ + W i T + B i T + B i W i - α Q ~ Q ~ W i T Q ~ - Q 1 - 1 0 W i 0 - Q 2 - 1 < 01 ≤ i ≤ r Q ~ ( A i + B i K j ) T + ( A i + B i K j ) Q ~ + Q ~ ( A j + B j K i ) T + ( A j + B j K i ) Q ~ - 2 α Q ~ Q ~ W i T W j T Q ~ - 1 2 Q 1 - 1 0 0 W i 0 - Q 2 - 1 0 W j 0 0 - Q 2 - 1 < 01 ≤ i < j ≤ r c 1 λ min ( Q ) < c 2 e - αT λ max ( Q ) ]]> 其中,
Q1和Q2分别表示状态与输入的增益矩阵;参数(c1,c2,T,RC)满足
都有x T ( 0 ) R C x ( 0 ) ≤ c 1 ⇒ x T ( t ) R C x ( t ) ≤ c 2 , ]]> 并且,0<c1<c2,T∈R+以及RC>0,RC表示状态增益矩阵,c1表示初始状态x(0)对应的xT(0)RCx(0)取值上限,c2表示在时间(0,T]内状态x(t)对应的xT(t)RCx(t)取值上限,λmin(Q)表示矩阵Q的最小特征值,λmax(Q)表示矩阵Q的最大特征值。
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