[发明专利]基于滑模神经网络模型预测的低风速垂直轴风力机悬浮控制方法有效
| 申请号： | 202110519512.9 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN113090461B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 谌义喜;蔡彬;鞠佩君;褚晓广;邱雅兰 | 申请（专利权）人： | 曲阜师范大学 |
| 主分类号： | F03D7/06 | 分类号： | F03D7/06;G06F30/27 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 273165 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于滑模神经网络模型预测的低风速垂直轴风力机悬浮控制方法，属于风电技术领域。该方法将神经网络与多步模型预测控制相结合控制悬浮压力：采用神经网络模型逼近非线性的低风速垂直轴风力机的悬浮系统，采用Newton‑Raphson优化算法实现滚动优化，得到系统未来有限时域的最优控制量，及时减小偏差，保持实际上的最优控制；同时，采用指数趋近律为双曲正切函数的滑模控制策略控制悬浮电流，保证系统快速跟踪能力和稳定性。本发明对非线性磁悬浮系统无需进行线性化处理，能够实现多步预测，其抗干扰能力更强，同时能耗最低，尤其适合非线性、强耦合、存在风速风向突变等时变干扰的低风速风电悬浮系统的控制。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 预测 风速 垂直 风力机 悬浮 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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