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风能转换系统主动容错控制策略研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 12:56:56
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风能转换系统主动容错控制策略研究【摘要】:风力发电系统是极其复杂的强非线性系统,风速的大小和方向的随机性,以及电网的参数波动和大气条件等,都构成了系统的干扰因素,因此,风力发电系统

【摘要】:风力发电系统是极其复杂的强非线性系统,风速的大小和方向的随机性,以及电网的参数波动和大气条件等,都构成了系统的干扰因素,因此,风力发电系统的可靠性问题受到越来越广泛的关注。论文深入研究风能转换系统运行原理以及国内外先进的主动容错控制理论,开展风能转换系统主动容错控制策略研究,具有重要的工程实践意义。详细阐述了国内外故障诊断与容错控制理论,以及近年来风力发电系统容错控制策略的研究现状;深入研究风能转换系统数学模型,搭建风能转换系统最大风能捕获控制模型进行仿真分析。在此工作基础上,根据风能转换系统传感器断相故障,将会引起电磁转矩偏离正常值这一特性,采用灰色动态模型预测电磁转矩,进而判定是否发生传感器故障,当故障诊断单元实时检测出传感器断相故障发生时,容错控制系统立即响应,将失效回路的控制作用分摊到剩余各个完好的状态反馈回路中,实现系统反馈控制律的重构,尽可能使故障系统性能与故障发生前性能相近。针对双馈风能转换系统执行器漂移和偏差故障,将RBF(Radial Basis Function)神经网络运用到系统故障诊断单元设计中。应用RBF自适应神经网络,根据系统状态观测值对执行器漂移和偏差故障进行在线重构,基于该重构故障值,在线调整滑模容错控制器切换增益,实现系统容错控制。风能转换系统发生执行器漂移故障和偏差故障时,RBF自适应神经网络都能有效进行故障重构,通过自动补偿故障的影响,维持系统稳定性。针对风能转换系统执行器漂移和偏差故障,基于预测控制思想和迭代算法,设计了一种故障预测观测器,在设定的优化时域长度内,利用实际系统与故障预测观测器的输出差值,通过反复迭代运算,不断地对虚拟故障信号进行调整,使其能有效地拟合实际系统执行器故障值,并根据故障观测值实时调整滑模容错控制器结构。仿真实验结果表明,执行器发生漂移和偏差故障时,滑模容错控制器下的风能转换系统具有良好的容错能力。 【关键词】:风能转换系统 传感器故障 执行器故障 故障诊断 容错控制
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM614
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 绪论8-16
  • 1.1 课题研究的背景及意义8
  • 1.2 容错控制理论研究现状8-13
  • 1.2.1 故障诊断9-11
  • 1.2.2 容错控制11-13
  • 1.3 风能转换系统容错控制策略研究现状13-14
  • 1.4 论文的主要研究内容14-16
  • 第二章 双馈风能转换系统模型及仿真16-24
  • 2.1 风轮机模型16-17
  • 2.2 传动系统模型17-18
  • 2.3 双馈感应电机模型18-19
  • 2.4 最大风能捕获原理19-21
  • 2.4.1 系统运行区域分析19-20
  • 2.4.2 最大风能捕获控制策略20-21
  • 2.5 仿真研究21-23
  • 2.6 本章小结23-24
  • 第三章 基于灰色动态预测的风能转换系统传感器故障主动容错控制24-33
  • 3.1 风力发电系统T-S模糊模型24-25
  • 3.2 灰色故障预测算法25-28
  • 3.2.1 GM(1,1)灰色预测模型25-26
  • 3.2.2 动态灰色预测模型26-28
  • 3.3 基于传感器冗余在线整定容错控制器设计28-29
  • 3.3.1 传感器故障风力发电系统T-S模糊模型28
  • 3.3.2 状态反馈容错控制律28-29
  • 3.4 仿真分析29-32
  • 3.4.1 整体设计思想29
  • 3.4.2 基于动态灰色传感器故障预测29-30
  • 3.4.3 基于状态反馈容错控制30-32
  • 3.5 本章小结32-33
  • 第四章 基于RBF神经网络故障观测器的风能转换系统容错控制器设计33-45
  • 4.1 基于RBF神经网络自适应故障观测器设计33-36
  • 4.1.1 RBF自适应故障观测器设计33-35
  • 4.1.2 稳定性分析35-36
  • 4.2 滑模容错控制器36-38
  • 4.3 仿真分析38-44
  • 4.4 本章小结44-45
  • 第五章 基于迭代算法的风能转换系统执行器失效故障容错控制45-53
  • 5.1 风能转换系统执行器故障模型45
  • 5.2 滑模主动容错控制45-49
  • 5.2.1 风能转换系统故障诊断设计45-47
  • 5.2.2 收敛性分析47
  • 5.2.3 滑模控制器设计47-49
  • 5.3 仿真分析49-52
  • 5.4 本章小结52-53
  • 第六章 结论与展望53-55
  • 6.1 结论53-54
  • 6.2 展望54-55
  • 致谢55-56
  • 参考文献56-60
  • 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文60


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