[发明专利]一种风力发电机智能叶片测控方法及其系统

说明书

本发明实施例公开了一种风力发电机智能叶片测控方法，包括将读取的叶片的实时升力值y(k)与目标升力值r(k)进行比较得到偏差e(k)＝r(k)‑y(k)，设计单神经元增量式PID控制器，计算出襟翼角度控制量的增量Δθ_r(k)，经过z变换得到所述叶片上的尾缘襟翼的角度目标值θ_r(k)；将襟翼目标偏角与襟翼实时偏角之差e_θ(k)通过PI控制器计算出控制量Δu(k)，经过z变换得到控制所述尾缘襟翼的伺服电机的电机轴目标角度值u(k)。本发明实施例还公开了一种风力发电机智能叶片测控的系统。采用本发明，能够按照控制系统性能指标通过调节尾缘襟翼的偏转角度对智能叶片的升力进行自动控制，同时，还能对智能叶片的升力和尾缘襟翼的偏转角度进行实时监控。本发明具有精度高、抗干扰能力强、成本低、系统动态特性较好等优点。

技术领域

本发明涉及风力发电机叶片控制领域，尤其涉及一种风力发电机智能叶片测控方法及其系统。

背景技术

在风力发电机的叶片结构上，随着风力机叶片尺寸增大，叶片的柔性和惯性均增加，现有变桨控制技术是全叶片变桨，难以对叶片的气动性能施加快速有效的控制。智能叶片是在叶片的尾缘添加尾缘襟翼，尾缘襟翼的惯性小于叶片，智能叶片的控制方案能够从一定程度上弥补变桨控制大惯性、强滞后及难于实现局部调节的缺点。现有智能叶片技术只是对智能叶片进行气动参数和升力的静态测量，研究了襟翼偏转在不同角度时气动参数的变化，没有以某个目标来实现动态闭环控制，即尾缘襟翼在不同角度时叶片的气动性能和升力变化情况，没有将自动控制系统嵌入到智能叶片中。

此外，现有的变桨控制技术也是实现叶片升力控制的方案，但变桨控制具有较强的滞后性，当风速变化较大时，变桨控制系统难以做出及时响应。原因在于变桨控制是对整个叶片进行调节，当叶片较长时，叶片惯性和柔性都较大，变桨控制系统调桨距角时的滞后也将更严重。同时调节桨距角需要执行器提供较大的力矩，故还需要体积较大的执行电机。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种风力发电机智能叶片测控方法及其系统。能按照控制系统性能指标通过调节尾缘襟翼的偏转角度对智能叶片的升力进行自动控制，具有良好的动态特性和稳态特性。同时，还能对智能叶片的升力和尾缘襟翼的偏转角度进行实时监控。。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种风力发电机智能叶片测控方法，包括以下步骤：

S1：将读取的叶片的实时升力值y(k)与目标升力值r(k)进行比较得到偏差e(k)＝r(k)-y(k)

S2：设计单神经元增量式PID控制器，计算出襟翼角度控制量的增量Δθ_r(k)，经过z变换得到所述叶片上的尾缘襟翼的角度目标值θ_r(k)；

S3：将襟翼目标偏角与襟翼实时偏角之差e_θ(k)通过PI控制器计算出控制量Δu(k)，经过z变换得到控制所述尾缘襟翼的伺服电机的电机轴目标角度值u(k)。

进一步地，所述单神经元增量式PID控制器使用S函数实现，并按有有监督的Hebb学习规则实现权值的调整。

更进一步地，所述S函数的输入向量为积分、比例和微分量组成的向量：

x₁＝e(k)

x₂＝e(k)-e(k-1)

x₃＝e(k)-2e(k-1)+e(k-2)

其中，e(k-1)和e(k-2)分别为一个步长和两个步长前的偏差值。

更进一步地，所述有监督的Hebb学习规则实现权值的调整包括以神经元之间的连接权值ω_i为S函数结构中状态向量，权值迭代方程为：