针对使用PID方法对阀控非对称液压缸位置控制中出现的超调问题,以及传统非线性模型预测控制优化求解计算时间较长的问题,提出了一种基于状态反馈线性化的阀控非对称缸模型预测控制方案。首先建立了阀控系统状态空间模型,运用微分几何理论讨论系统可反馈线性化的充要条件,并将非线性系统映射为新坐标空间内的线性系统模型;设计了反馈线性化模型预测控制器(Feedback Linearization Model Predictive Controller,FLMPC),讨论了线性系统下的约束问题,其中由于系统仿真预测时域远小于系统响应时间,对模型预测控制的损失函数加以修正。结果证明,在相同输入情况下,反馈线性化系统与原系统的位置误差满足控制需要,且在保证被控对象快速稳定控制的条件下,对比该算法与非线性模型预测控制的单步计算时间,证明该算法能够缩短计算时间。
以NREL 5 MW风机为例,基于叶素动量理论(Blade Element Momentum,BEM)研究风切变和塔影效应对风力机输出功率的影响。用三阶Taylor展开描述指数型风切变模型;针对现代大型风力机的锥状塔架结构,对塔影效应模型进行适当修正。计算不同来...
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以NREL 5 MW风机为例,基于叶素动量理论(Blade Element Momentum,BEM)研究风切变和塔影效应对风力机输出功率的影响。用三阶Taylor展开描述指数型风切变模型;针对现代大型风力机的锥状塔架结构,对塔影效应模型进行适当修正。计算不同来流风速下的输出功率,并从功率波动和周期内平均输出功率两方面研究风切变和塔影效应的影响。结果显示,风切变和塔应效应都是周期性功率波动和周期内平均功率下降(功率损失)的来源。其中塔影效应是功率波动的主要原因,而风切变是功率损失的主要原因。功率损失由风场损失和风轮损失构成,其中风场损失是一个与风轮结构参数及风速轮廓系数相关的常数,而风轮损失与风力机控制策略密切相关,在变桨距控制阶段,风轮损失随风速的增加而增加。
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