基于动态逆的风力发电系统桨距控制器设计与仿真

在空气动力学基础上,建立了变浆距风力发电系统的非线性数学模型.在此基础上,利用非线性动态逆方法,设计了系统在额定风速以上工作时的桨距角控制律.整个设计都是针对风力发电系统的非线性状态方程进行的,克服了基于局城近似线性化方法的缺点,因此控制性能得到改善,适合于工况点大范围变化的情形,而且求解过程比较简单.最后进行了对比仿真,结果验证了本方法的有效性.     

运用ADE算法进行Wiener模型辨识

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自适应变异差分进化算法(ADE)进行Wiener模型参数辨识,该算法在初期变异率较高,种群具有多样性,避免过早收敛于局部最优解;在进化过程中,变异率逐渐变小,优良个体得以保留,避免最优解遭到破坏.运用ADE算法对Wiener模型的数值仿真结果表明了ADE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力.与一般的DE算法相比较,ADE算法辨识到全局最优解的精度和概率有较大提高,对算法参数的敏感性降低.     

基于Lag-SBP的Wiener型非线性系统的辨识方法

给出了Wiener型非线性系统的一种新的辨识方法，采用Laguerre函数与静态BP网络相结合构成Wiener型非线性系统的模型，并给出此模型参数递推辨识算法，这种模型参数辨识不需要实际系统的阶次和时延先验知识，对实际系统阶次和时延变化有较强的鲁棒性。数字仿真验证了该方法的有效性。     

非线性系统基于HM模型的变结构控制

对非线性系统的稳定控制问题进行了研究，基于HM模型对非线性系统进行描述，并将全局HM模型表示成含不确定项的形式，在满足匹配条件下，采用稳定性理论设计出确保HM模型全局渐近稳定的滑模变结构控制器，用一级倒立摆进行仿真验证，控制器结构简单，只用较少的模糊规则，就能得到满意的控制效果，成功地将变结构控制应用于非线性系统，有推广应用价值。     

风力机阀控液压马达变桨距位置控制系统仿真

针对大型风力机比例阀控液压马达变桨距位置控制系统进行仿真研究。首先,建立了比例阀控马达系统数学模型,确定系统的特性。然后,选取适当的风速模型,并通过风速与变桨距负载的关系获得系统负载的目标参数。最后,对比例阀控液压马达变桨距位置控制系统进行仿真研究,建立了主要元件与系统的AMESim仿真模型,通过仿真分析验证了比例阀控液压马达系统用于大型风力机变桨距位置控制的可行性。     

Wiener系统的混沌引力搜索迭代辨识

Wiener非线性系统是由动态线性子系统串联非线性静态子系统而成,被广泛应用于自动控制、化工、电气等领域。考虑Wiener输出误差自回归(Wiener Output Error Autoregressive, Wiener OEAR)系统的辨识问题,提出了一种混沌引力搜索迭代辨识算法,通过在引力搜索算法中引入混沌优化机制来估计Wiener OEAR系统的未知参数,并证明了所提出的算法的收敛性。为证明所提辨识算法的有效性,采用了引力搜索算法和梯度迭代算法对该系统进行辨识。仿真结果表明：3种算法能够有效地对Wiener OEAR系统进行辨识,混沌引力搜索迭代辨识算法在参数估计精度方面要优于引力搜索算法和梯度迭代算法。     

基于反馈线性化H∞理论的风电系统桨距角控制

风电系统工作在额定风速以上时,扰动风速会导致输出功率出现脉动,这会对电网的稳定性产生不利影响.为了解决这个实际问题,将非线性干扰抑制理论应用到桨距角控制律的设计中,建立了整个机组合风速扰动项的非线性数学模型;采用精确线性化方法将问题转化为标准的H∞控制问题,以避免HJI不等式的求解,同时还可以保证系统在工况点大范围变动时仍具有较好的控制性能.利用MATLAB/Simulink进行了对比仿真,结果表明该控制策略对风速扰动具有抑制作用,能够实现功率的平稳输出,适应工况点大范围变动的情形,控制性能要优于基于单个工况点近似线性化模型的控制方法.     

基于T-S模糊模型的非线性时滞系统的变结构控制

基于T-S模糊模型和变结构控制策略,研究了一类带有参数不确定项的非线性时滞系统的变结构控制问题。首先,利用变结构控制理论选择滑模面,根据可达条件提出了一种变结构控制方法,该方法确保系统的运动轨迹在有限时间内到达滑模面并一直保持在滑模面上。当不确定项不满足匹配条件时,根据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)的方法得到了系统状态全局稳定的充分条件。最后给出了一个仿真加以说明该设计方法的有效性。     

十字梁实验系统的分层变结构控制

分层控制理论就是将高阶的复杂系统划分成耦合程度很低的多个低阶子系统层次,然后对每个子系统分别设计控制器并实施控制。十字梁实验系统是为控制理论研究而开发的一个高阶非线性实验平台。本文设计了分层变结构控制器,并进行了仿真,仿真结果表明,该系统具有较好的抗干扰性和鲁棒性。     

基于MATLAB语言的系统辨识

本文简单介绍了一种目前在我国机械行业还没有普遍使用的计算机语言Ｍａｔｌａｂ语言。并利用此语言开发出一套液压伺服控制系统微机辅助辨识软件，实际应用结果表明整个微机辨识系统设计合理，辨识结果准确可靠，对于液压伺服控制系统辨识具有较好的实用性。     

大型变速风力发电机组的自适应模糊控制

控制技术是风力发电机组安全高效运行的关键。风力发电机组是复杂多变量非线性系统,具有不确定性和多干扰等特点。本文提出使用模糊逻辑推理系统得到低风速时的发电机参考转速,该方法无需测量风速,避免了风速测量的不精确性。根据机组的运动方程,采用最近邻聚类学习算法建立发电机电磁转矩自适应最优模糊控制,低风速时获得最大风能利用系数。算法综合考虑风力发电机组的机械特性和电气特性,系统辨识作为控制算法的一部分自动执行。高风速时,变论域自适应模糊控制器控制桨距角,机组能准确地保持在额定功率发电。仿真结果表明了本文提出方法的有效性。     

基于模型预测的微电网频率协调控制策略

针对风力发电接入微电网后产生的频率波动问题,提出了一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的微电网频率协调控制策略,将风机和插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)纳入频率控制体系,通过对风机的浆距角与PHEV的充放电进行控制,来调节电网频率,对微电网的调频资源进行补充。对WTG桨距角控制系统与PHEV功率控制系统进行建模,阐述其控制原理。为了防止在调频过程中过多地使用PHEV,引入模型预测控制(model predictive control,MPC)理论,设计2个独立的MPC控制器来分别控制桨距角和PHEV功率输出。在MATLAB/simulink平台上验证了所提策略的有效性。结果表明：所提策略可以有效减小微电网的频率偏差和大型微电网中PHEV的用量,相比于传统PID控制具有更快的响应特性。     

模糊辨识理论与应用研究发展

从模糊系统处理不确定、非线性、复杂系统出发,分析国内外模糊辨识理论与应用情况,介绍目前常用的几种方法以及它们的优缺点。在此基础上,系统地综述模糊辨识领域存在的理论与实际问题,并探讨了今后的研究方向。     

一种基于残差熵的动态模型检验方法

针对时间序列的模型检验与定阶问题,构造了一种新的统计量“残差熵”。该物理量融合了随机序列的相关性和信息论中信源熵的思想,综合反映了残差中所残留的信息量。在正态假设的基础上推导了模型“残差熵”的估算公式,并给出了具体的应用方法。实例计算表明:“残差熵”可用于模型的检验和定阶,极小化残差熵是一种有效的模型检验准则,并与经典的模型检验准则做了性能比较。     

风电机组接地系统雷电暂态的建模与仿真

提出了一种计算风电机组接地系统雷电暂态的有效模型.该模型将接地系统建模为一系列π型电路组成的电网络,然后利用梯形积分将此电网络转换为其暂态等值计算电路,最后通过电路分析法求解接地系统地暂态响应.该模型考虑了接地电极的分布参数效应和土壤的电离现象.讨论了雷电流电的幅值、接地电极的尺寸以及土壤电阻率对接地系统暂态响应的影响.为验证该模型的有效性,将数值计算结果与电磁暂态程序EMTP的仿真结果进行了比较.     

一类基于神经网络的非线性模型预测控制

在研究非线性对象输入/输出数据的基础上，将对象输出的Taylor级数展开式取线性项作为预测模型，提出一种非线性系统模型预测控制算法，为了保证预测模型的准确性，以神经网络做辩识器估计系统建模误差，对非线性对象进行单频预测控制，理论上已证明三层BP网能任意逼近L2上的非线性函数，本文通过仿真研究也表明了当神经网络逼近系统建模误差时，所提出的预测控制算法对复杂非线性对象能达到良好的控制效果。     

表面式加热器动态数学模型和仿真研究

对表面式加热器的基本结构和原理进行分析，建立了热力系统的动态数学模型。并进行了仿真研究。与实验数据比较本模型具有一定的精度。并且在软件的实现上采用模块化建模。     

风险投资中的逆向选择:分离均衡式契约安排

在VCs和创业家之间丰在着严重的逆向选择风险，为了消除这种逆向选择风险，VCs可以针对不同能力的创业家采用分离均衡式契约安排，从而吸引更多优秀的创业家，论文首先分析了风险投资过程中存在于VCs和创业家之间的逆向选择问题并讨论了不同能力的创业家分离均衡，证明在不同能力的创业家之间存在着唯一的分离均衡，然后建立了一个风险投资分离均衡式契约安排模型，最后以一个例子说明该模型的具体运用。     

基于递推最小二乘法的炮控系统参数辨识仿真

炮控系统内部结构复杂,机理建模很难建立其较为客观的数学模型,针对这一问题,提出用递推最小二乘法对某型战车炮控系统辨识建模.首先对试验进行了设计,测得了某种工况下的炮塔速度阶跃输出曲线,并用跟踪微分滤波器对所得曲线进行了去噪处理,找出了被控对象的输入输出数据;其次运用递推最小二乘法对假定模型进行了模型参数估计,得到了被控对象的模型参数;最后用阶跃响应性能指标误差评价法对模型的有效性进行了验证.结果表明,该方法能准确地实现炮控系统的模型辨识,所建模型是有效可行的.