一种风力辅助提水机的智能解耦控制策略研究

针对风能的最大化利用问题以及由风力机驱动的液压马达与柴油机之间的功率平衡问题,设计了一种风力辅助提水机的智能控制系统。该系统是一个时变的2输入2输出耦合系统,采用2个递归神经网络(El-man)在线调整2个PID控制器的参数、1个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制。仿真结果验证了该控制策略可行性,为进一步研究提供了参考。

风力辅助提水机神经滑模变结构控制方法

针对风力辅助提水机,在风速随机变化的情况下,柴油机控制水泵转速恒定问题,建立了系统仿射非线性T-S模型。基于RBF(径向基)神经网络滑模变结构方法,设计了系统水泵速度跟踪控制器,保证水泵额定转速运行的同时,实现风能的最大功率跟踪,充分利用风能。计算机仿真结果验证了提出的控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。

基于DRNN网络的风力辅助提水机自整定PID控制

基于风力机和离心水泵的特点,提出了一种风力辅助提水机结构及该机的控制系统。该机是一个耦合的两输入两输出时变系统,系统存在的响应较慢,负荷的随机变化及参数快时变的特性。固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基于回归神经网络(DRNN)的两输入两输出PID控制器结构,给出了DRNN神经网络参数学习算法和PID控制器参数自整定算法。使该系统能在自然界的风速随机变化的情况下使风力机最大可能利用风能,同时与离心水泵输出功率匹配.计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。

基于T-S模型风力辅助提水机模糊滑模变结构控制方法研究

针对风力辅助提水机,在风速随机变化的情况下,依据柴油机控制水泵转速恒定问题,建立了系统仿射非线性T-S模型。基于模糊滑模变结构方法,本文设计了系统水泵速度跟踪控制器,在保证水泵额定转速运行的同时,实现了风能的最大功率跟踪,充分利用了风能。计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。