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基于神经网络-模型预测控制的磁悬浮控制研究

孙远程  
【摘要】:我国低风速风能资源丰富,低风速风电将是未来风电重要发展方向之一。但现有水平轴风力发电机因为其存在起动阻力矩大、需要偏航对风等问题,导致难以适用于低风速风电场。而传统垂直轴风力发电机由于采用机械轴承,存在较大机械摩擦,导致起动阻力矩大,也不适应低风速风电场。相比之下,磁悬浮垂直轴风力发电机可通过悬浮力抵消风机旋转体重力,从而减小摩擦力,降低起动风速,因而可用于风速、风向多变的低风速风力场。为此,本课题组设计并研发了一种低风速磁悬浮垂直轴风力发电机组。本文基于此风力发电机组,对其悬浮系统进行控制研究。首先,阐述本课题磁悬浮垂直轴风力发电机的结构组成,其磁悬浮系统由盘式定子和衔铁转子等组成,盘式定子采用直流绕组加永磁体构成混合励磁系统。通过对磁悬浮系统进行力学与电磁学分析,建立混合励磁悬浮系统动态数学模型。在磁悬浮系统起浮阶段,为实现稳定起浮无超调,提出一种基于变参考轨迹的双闭环PID控制策略,并基于MATLAB/Simulink搭建仿真实验平台进行稳定性仿真实验。仿真结果表明,相对于固定参考轨迹的PID控制策略,变参考轨迹的控制策略能更加稳定的进行起浮阶段的控制。其次,为有效应对风速、风向的波动性、不确定性以及各种载荷给磁悬浮系统带来的时变、非线性干扰以及模型失配等问题,为增强系统对干扰的抑制作用,提高系统的鲁棒性,提出了一种基于BP神经网络的模型预测(NNMPC)控制策略。通过建立神经网络预测模型逼近强耦合、非线性的磁悬浮系统,且无需线性化处理,通过滚动优化得到系统未来有限时域的最优控制量。在此基础上,设计了NNMPC-PID双闭环悬浮控制器,对静止悬浮状态下的悬浮稳定控制进行仿真。仿真结果表明,所提控制策略能保证系统快速跟踪能力和稳定性,确保悬浮系统性能实时最优。第三,对风力发电机在旋转过程中磁悬浮系统衔铁转子中产生的涡流进行分析,并通过ANSYS软件仿真分析衔铁上涡流对磁悬浮系统的影响。在此基础上,对旋转状态下的悬浮稳定控制进行仿真。将所提NNMPC-PID控制策略与双环PID控制策略进行对比分析,验证了所提控制策略的有效性和优越性。最后,进行磁悬浮硬件实验平台的设计与搭建。对H桥悬浮变流器进行分析与研究,根据性能指标对其功率回路以及控制回路进行电路设计以及器件选型,搭建基于d SPACE控制的实验平台,设计实验方案并对算法进行实验验证。实验结果表明,本文提出的变参考轨迹的起浮控制方案可实现稳定悬浮无超调;所提基于NNMPC-PID的控制方案相较于双环PID控制方案抗干扰能力更强。


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