基于径向基函数神经网络故障观测器的风能转换系统容错控制器设计

【摘要】：针对风能转换系统执行器部分失效故障,提出了一种新型的主动容错控制策略.应用径向基函数(radial basis function,RBF)自适应神经网络,根据系统状态观测值对执行器故障进行在线重构,基于该重构故障,设计滑模容错控制器切换增益,实现风能转换系统故障诊断与容错控制律在线整定,并进行稳定性证明.仿真结果表明,执行器发生故障时系统的功率系数和叶尖速比均能保持在最优值,从而实现额定风速以下的最大风能捕获. 【作者单位】： 江南大学电气自动化研究所;
【关键词】： 风能转换系统 执行器故障 故障估计 主动容错控制 径向基函数神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61104183,61174032) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130093110011)
【分类号】：TP273;TK83
【正文快照】： 1引言随着社会经济发展,传统能源已远远不能满足需求,风能凭借其取之不尽用之不竭的优势,成为新能源开发的首选对象.传动系统是风能转换控制系统的执行器,而齿轮箱又是传动系统中最重要的部件.由于风能转换机组多安装在沿海、高原等复杂多变的恶劣工作环境中,长期处于大功率、

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