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基于RBFNN的風(fēng)電機(jī)組變槳距反推滑模控制

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時間:2024-08-18 14:59:51
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基于RBFNN的風(fēng)電機(jī)組變槳距反推滑模控制【摘要】:在風(fēng)力發(fā)電變槳距優(yōu)化控制問題的研究中,針對具有不確定性的非線性風(fēng)電機(jī)組,設(shè)計(jì)了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)的風(fēng)電機(jī)組變槳

【摘要】:在風(fēng)力發(fā)電變槳距優(yōu)化控制問題的研究中,針對具有不確定性的非線性風(fēng)電機(jī)組,設(shè)計(jì)了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)的風(fēng)電機(jī)組變槳距反推滑??刂破鳌J紫葢?yīng)用精確反饋線性化理論將原非線性系統(tǒng)模型進(jìn)行全局線性化處理,再應(yīng)用RBFNN對不確定項(xiàng)進(jìn)行逼近,結(jié)合滑模控制和反推法,設(shè)計(jì)反推滑模控制器(BSMC),保證了高風(fēng)速下風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定性,抑制了不確定項(xiàng)對系統(tǒng)的影響,避免了傳統(tǒng)反推法存在的計(jì)算復(fù)雜問題。通過與傳統(tǒng)滑模控制器(SMC)進(jìn)行仿真對比,結(jié)果表明,RBFNN-BSMC能夠很好地穩(wěn)定風(fēng)電機(jī)組的輸出功率,具有較強(qiáng)的魯棒性。 【作者單位】: 德州供電公司;
【關(guān)鍵詞】風(fēng)電機(jī)組 變槳距控制 精確反饋線性化 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 滑??刂?/strong> 反推法
【基金】:貴州電網(wǎng)公司重大科技項(xiàng)目(12H0594) 四川省科技支撐項(xiàng)目(2011GZ0036)
【分類號】:TM614
【正文快照】: 1引言風(fēng)力發(fā)電被認(rèn)為是一種具有廣泛應(yīng)用前景的新能源。但由于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組輸出功率會隨風(fēng)速的隨機(jī)變化大幅波動,難以滿足風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)要求。當(dāng)風(fēng)速在額定風(fēng)速以上時,風(fēng)電機(jī)組通過改變漿距角從而保持穩(wěn)定的功率輸出。因此,研究風(fēng)電機(jī)組的變槳距控制系統(tǒng)具有重要意義。目前變槳

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變速恒頻風(fēng)力發(fā)電機(jī)組建模與仿真    李晶,王偉勝,宋家驊

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大型雙饋風(fēng)電機(jī)組動態(tài)載荷控制策略研究    王曉東

風(fēng)電機(jī)組系統(tǒng)動力學(xué)模型及關(guān)鍵零部件優(yōu)化研究    劉樺

基于兩層迭代聚類算法的RBFNN及在發(fā)電機(jī)診斷中的應(yīng)用    萬書亭,李和明,李永剛

Predicting Reliability of Tactical Network Using RBFNN    王曉凱,侯朝楨

四種確定RBFNN中心的新算法    張秀玲;張志強(qiáng);

改進(jìn)PSO-RBFNN算法在退化型產(chǎn)品壽命預(yù)測中的應(yīng)用    付霖宇;王浩偉;

一種基于BC-RBFNN的高填路堤地基沉降預(yù)測模型    彭相華;王智超;羅迎社;周經(jīng)野;

基于RBFNN模型明膠濃度在線測量    曹潔;王金榮;

基于RBFNN鋼桁架模型橋的損傷預(yù)警研究    王忠輝;

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基于RBFNN的非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識與控制    吳曉漢,王金春,王驥程

Application of principal component-radial basis function neural networks (PC-RBFNN) for the detection of water-adulterated bayberry juice by near-infrared spectroscopy    

Hot metal Desulphurization Control Model based on PCA-RBFNN    

Comparative Study Between Radial Basis Probabilistic Neural Networks and Radial Basis Function Neural Networks    

HUMAN FACIAL RECOGNITION baseD ON RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS COMMITTEE    

一種基于專家知識的RBFNN系統(tǒng)評估模型    王小藝;劉載文;史運(yùn)濤;

An elasto-plastic constitutive model of moderate sandy clay based on BC-RBFNN    彭相華;王智超;羅濤;余敏;羅迎社;

Research of Wheat Dampening MPC System based on RBF Neural Network Algorithm    ZHANG YingJie;WANG Kai;GE LuSheng;ZHANG QingFeng;

基于RBFNN的船舶航向離散滑??刂破髟O(shè)計(jì)與仿真    肖海榮;閆紅華;馬榮琳;韓耀振;

Performance Prediction of Ground-Coupled Heat Pump System Using NNCA-RBF Neural Networks    Guiyang Wang;Yating Zhang;Ruihua Wang;Guang Han;

一種基于BC-RBFNN的中砂土彈塑性本構(gòu)模型    彭相華;王智超;羅濤;余敏;羅迎社;

基于改進(jìn)RBFNN與滑??刂频囊苿訖C(jī)器人跟蹤控制    俞其江;劉士榮;

基于協(xié)同進(jìn)化的RBFNN學(xué)習(xí)研究    田津

支持向量機(jī)(SVM)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)方法在化學(xué)、環(huán)境化學(xué)和藥物化學(xué)中的應(yīng)用研究    欒鋒

基于RBFNN的接觸網(wǎng)系統(tǒng)可靠性設(shè)計(jì)方法研究    萬毅

RBFNN算法在遙感土地分類中的應(yīng)用    方從剛

基于RBFNN的復(fù)雜樣本分類研究    田津

基于RBFNN的煤與瓦斯突出預(yù)測研究    賀振武

草酸鈷粒度分布的RBFNN混合建模與優(yōu)化    王夏書

基于RBFNN的裝備體系建模方法及應(yīng)用研究    孟慧馨

基于局部泛化誤差模型的RBFNN的啟發(fā)式訓(xùn)練方法    周靜

基于RBFNN的游梁式抽油機(jī)井工況監(jiān)測診斷研究    邱成

銀行信貸風(fēng)險評價及預(yù)警RBFNN系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究    明曉東

RBFNN隱層中心選擇方法的研究    孫金燕

基于RBFNN的制藥類企業(yè)重組財(cái)務(wù)績效評價模型及應(yīng)用    劉健