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摘 要:本发明涉及基于滑模神经网络模型预测的低风速垂直轴风力机悬浮控制方法,属于风电技术领域。该方法将神经网络与多步模型预测控制相结合控制悬浮压力:采用神经网络模型逼近非线性的低风速垂直轴风力机的悬浮系统,采用Newton‑Raphson优化算法实现滚动优化,得到系统未来有限时域的最优控制量,及时减小偏差,保持实际上的最优控制;同时,采用指数趋近律为双曲正切函数的滑模控制策略控制悬浮电流,保证系统快速跟踪能力和稳定性。本发明对非线性磁悬浮系统无需进行线性化处理,能够实现多步预测,其抗干扰能力更强,同时能耗最低,尤其适合非线性、强耦合、存在风速风向突变等时变干扰的低风速风电悬浮系统的控制。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110519512.9 | 专利名称: | 基于滑模神经网络模型预测的低风速垂直轴风力机悬浮控制方法 |
申请日: | 2021-05-13 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | F03D7/06搜分类 电力 风力发电搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |