[发明专利]基于综合关联改进型DE算法的风力机翼型最优LQR控制方法

摘要

本发明涉及一种基于综合关联改进型DE算法的风力机翼型最优LQR控制方法。首先将水平风力机翼型非线性系统的微分方程转换成状态空间方程的表达形式，便于应用LQR控制方法，然后利用最优LQR控制方法，将风力机翼型多自由度振动控制最大化和驱动量最小化问题等价成二次型性能指标加权项的优化整定问题，最后基于相似性和相关性概念创新性地设计出综合关联改进型DE算法，用于自适应整定LQR控制器最佳加权项，实现多种风况下风力机翼型最优LQR控制的快速性、有效性和鲁棒性。

主权项

1.一种基于综合关联改进型DE算法的风力机翼型最优LQR控制方法，其特征在于，步骤如下：第一步：使用风力机翼型气动弹性模型和风力机变桨驱动模型，联合建立风力机翼型的非线性气动伺服弹性模型；第二步：将所述非线性气动伺服弹性模型进行线性化处理，并转换成状态空间方程；第三步：根据所述状态空间方程，基于二次型性能指标J_lqr获得LQR控制器；第四步：使用综合关联改进型DE算法优化所述二次型性能指标J_lqr的权参数，第三步中，所述LQR控制器如下所示：β_ref＝‑K_lqrX其中，β_ref为风力机变桨驱动量，K_lqr为状态反馈增益矩阵，X为系统状态量；B为系统驱动矩阵，r_lqr为驱动量的加权项，P为正定常数矩阵且满足矩阵代数Riccati方程：其中，T为述转置运算符，Q_lqr为系统状态量X的加权对角矩阵，A是系统状态矩阵，且有：其中，M₁，C₁，K₁分别是线性化后的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，L₁，L₂是线性化后的气动力矩阵，I_β，d_β，k_β分别为变桨驱动模型的惯性系数、阻尼系数和刚度系数；第三步中，所述二次型性能指标J_lqr如下所示：其中，(Q_lqr,r_lqr)为二次型性能指标J_lqr的权参数，LQR控制以二次型性能指标J_lqr最小化为目标，t为时间；第四步中，优化所述二次型性能指标J_lqr的权参数的方法为：将二次型性能指标J_lqr的权参数(Q_lqr,r_lqr)设置为待优化的目标向量v_i，G；设置目标函数J_opt；以目标函数J_opt最小化为目标，使用DE算法对目标向量v_i，G进行多次迭代优化获得最佳权参数(Q_{lqr_opt},r_{lqr_opt})；其中，DE算法中的变异因子F_i和交叉因子CR_i通过如下综合关联自适应机制进行更新：F_i＝2max(g_i，gr_i)(F_f‑F₀)+(2F₀‑F_f)CR_i＝2max(g_i，gr_i)(CR_f‑CR₀)+(2CR₀‑CR_f)其中，F₀和F_f分别为变异因子的起始值和终止值，CR₀和CR_f分别为交叉因子的起始值和终止值；g_i为目标向量v_i，G和最佳向量v_best，G的灰色绝对关联度，gr_i为目标向量v_i，G和最佳向量v_best，G的灰色相对关联度，i为个体在种群中的序号，G为进化代数。