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《昆明理工大学》 2015年
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无刷双馈风力发电机的智能滑模控制研究

段中荣  
【摘要】:随着环境污染的不断恶化和不可再生能源的极度短缺,风能作为一种清洁的无污染的可再生能源得到人们的高度关注。风能的利用离不开风力发电机,其中无刷双馈风力发电机(brushless doubly-fed wind power generator, BDFG)具有良好的品质,成为了最近几年的研究热点。但是BDFG是一个多变量、强耦合、非线性的系统,并且还存在参数摄动和外部干扰等因素的影响,所以高性能的控制策略是促进BDFG推广应用的关键所在。滑模变结构控制(Sliding Mode Control, SMC)作为一种不连续的非线性的控制方法,它对参数摄动和外部干扰等因素不敏感,具有较强的鲁棒性,并且工业实现也比较简单,所以在电机和飞行器等控制方面得到了广泛的应用。本文的研究工作如下:(1)设计了基于转速反馈法的自适应模糊滑模控制器,实现无刷双馈风力发电系统的最大风能捕获。通过自适应模糊系统逼近风机的不确定部分,非线性积分滑模控制器则实现无刷双馈发电机转速对风速的跟踪。用Lyapunov方法证明了系统的稳定性。(2)针对传统滑模变结构控制会产生严重的抖振现象,采用了高阶滑模控制算法来消抖,设计了一个基于高阶滑模控制BDFG的控制器。仿真分析表明高阶滑模控制可以有效的削弱传统滑模控制固有的抖振现象。(3)针对BDFG是一个多变量、强耦合、非线性的系统,并且还存在参数摄动和外部干扰等因素的影响,为了提高控制效果,提出一种自适应高阶非奇异终端滑模控制BDFG的方法,使BDFG能在有限的时间内到达滑模面,并且能有效的削弱抖振现象和具有强鲁棒性。结合非奇异终端滑模及高阶滑模,设计了一种高阶非奇异终端滑模控制器;同时考虑到系统的非线性参数的时变性,采用模糊神经网络来在线估计系统的非线性参数,使系统具有自适应能力。该控制策略既提高了系统的动态性能,又克服了传统滑模控制固有的抖振问题;同时使闭环系统具有较强自适应能力。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM315

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【参考文献】
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