迭代学习控制算法研究及其在风电控制系统中的应用

【摘要】： 迭代学习控制是智能控制中一个具有严格数学描述的分支,它对于非线性系统、模型未知的系统的控制有着独到的优势,在数控机床、工业机器人等具有重复运行特性的领域有很好的应用前景。这个算法简单、有效,近年来受到各界研究人员的关注,研究内容包括学习律的构成、收敛性、鲁棒性、初值及学习速度等问题。 迭代学习控制适合具有某种重复运动性质的被控对象,可以实现有限区间上的完全跟踪。控制被控系统,用系统输出和给定轨迹的偏差信号来修正不理想的控制信号,进而产生一个新的控制信号,并使系统的跟踪性得到提高。 它的基本思想是:针对具有重复运动性质的被控对象,利用上一次迭代时的输入信息和输出误差的校正项,迭代地修正控制信号。在给定的时间区间上,使未知被控对象能够以任意精度跟踪一个给定的期望轨迹。 论文主要创新工作在于,针对风力发电控制系统中的风能转换系统部分,提出了一种改进后的迭代学习控制算法,利用该算法进行迭代学习控制,使系统的实际输出能够更好地收敛于系统的理想期望。进一步地,从理论上证明了新算法的收敛性,给出并分析了仿真结果。 论文主要研究内容如下: 1.概述了迭代学习控制算法的原理、研究的主要内容、与其他控制算法的比较,并给出了与研究迭代学习控制算法相关的数学知识。 2.针对开环P型,闭环D型学习律及开闭环P D型学习律提出了算法设计,作了收敛性证明并给出收敛条件。对每种基本的迭代学习算法都做了仿真研究,分别提供了一到两个实例,给出了仿真结果图并分析了该算法的可行性和有效性。 3.针对具体的工程应用背景,结合前文所述的迭代学习控制算法基础,对已有的一种迭代学习控制算法进行改进,并证明了其收敛性,讨论了迭代学习控制在风力发电控制系统中的工程应用等问题。 4.根据当前迭代学习控制的研究现状,论述了这种控制方法存在的问题,对其进一步的研究方向作了总结和展望。 【关键词】：迭代学习控制 风力发电控制系统 开闭环PD型 工程应用
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP181;TM614
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 迭代学习控制概述10-14
• 1.1.1 基本原理10-13
• 1.1.2 收敛性和鲁棒性13-14
• 1.2 迭代学习控制的研究背景和意义14-15
• 1.3 迭代学习控制的发展现状15-16
• 1.4 本章小结16-17
• 第二章 变速风力发电系统的控制策略17-22
• 2.1 变速风力发电原理17
• 2.2 风力发电机组的基本特性17-18
• 2.3 变速风力发电机组的控制策略18-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 迭代学习控制研究22-55
• 3.1 迭代学习控制理论的数学基础23-24
• 3.2 开环迭代学习控制的研究24-32
• 3.2.1 开环控制结构24-25
• 3.2.2 线性系统开环P 型ILC 收敛性分析25-27
• 3.2.3 仿真实例27-32
• 3.3 闭环迭代学习控制的研究32-42
• 3.3.1 闭环控制结构33
• 3.3.2 非线性系统闭环D 型ILC 收敛性分析33-36
• 3.3.3 仿真实例36-42
• 3.4 开闭环迭代学习控制的研究42-53
• 3.4.1 开闭环控制结构42-43
• 3.4.2 线性系统开闭环PD 型ILC 收敛性分析43-47
• 3.4.3 仿真实例47-53
• 3.5 本章小结53-55
• 第四章 新型开闭环迭代学习控制在风能转换系统中的应用55-78
• 4.1 工程背景55-56
• 4.1.1 风力发电机组的总体结构55
• 4.1.2 变速风力发电系统的控制55-56
• 4.2 系统控制原理分析56-58
• 4.3 控制对象分析与建模58-61
• 4.3.1 风轮机58-59
• 4.3.2 异步发电机59
• 4.3.3 增速齿轮箱及次传动轴59
• 4.3.4 基于ILC 设计的系统状态方程59-61
• 4.4 改进的迭代学习控制算法设计61-62
• 4.5 仿真及结果分析62-72
• 4.5.1 理想风激励64-67
• 4.5.2 随机风激励67-69
• 4.5.3 随机风加扰动激励69-72
• 4.6 与其他迭代学习控制算法比较72-76
• 4.6.1 开闭环P 型ILC72-74
• 4.6.2 闭环D 型ILC74-76
• 4.7 与其他风机控制算法比较76-77
• 4.8 本章小结77-78
• 第五章 结论和展望78-81
• 5.1 本论文研究总结78-79
• 5.2 存在的问题79
• 5.3 进一步的研究方向79-81
• 致谢81-82
• 参考文献82-85
• 攻硕期间取得的研究成果85-86

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