[发明专利]一种RBF神经网络俯仰干扰补偿的风力机舱悬浮控制方法

说明书

针对风力机舱存在轴向悬浮和俯仰的多自由度控制存在控制结构复杂和故障率高等问题，提出了基于RBF神经网络俯仰干扰补偿的风力机舱悬浮控制，采用机舱悬浮复合控制器为独立的悬浮变流器提供电流参考，协同完成机舱轴向和俯仰两自由度系统的悬浮控制，包括状态反馈控制、RBF神经网络俯仰干扰估计和俯仰干扰补偿鲁棒控制器，RBF神经网络俯仰干扰估计采用由气隙偏差、偏差微分、偏差积分以及当前高斯函数值所组成的复合指标，自适应调整RBF神经网络权值和输出，对机舱俯仰干扰实时估计，俯仰干扰补偿鲁棒控制器是对RBF神经网络俯仰干扰估计误差实时获取和补偿的控制器。

技术领域

本发明公开了一种RBF神经网络俯仰干扰补偿的风力机舱悬浮控制方法，是一种解决多自由度磁悬浮运行成本高、控制结构复杂的有效控制方法，属于电气工程控制领域。

背景技术

风机偏航系统为大中型风力发电机组的核心组件，实现风力机舱桨叶正面迎风和风能捕获。目前，风机偏航系统采用多电机、多齿轮驱动结构，具有偏航功耗大、故障率高等问题。曲阜师范大学新能源研究所提出了风力磁悬浮偏航系统，包括悬浮绕组、偏航定子，以及将机舱、悬浮绕组构成一体的偏航旋转体，风向变化时，风力机舱悬浮并偏航对风，实现风能最大捕获。

磁悬浮系统本质为非线性、弱阻尼和开环不稳定特性，必须依赖悬浮变流器的主动悬浮控制才可实现。风力机舱存在轴向悬浮、俯仰、翻滚等三自由度运动，多自由度主动悬浮控制可实现机舱的多自由度悬浮稳定，但却导致传感器、悬浮变流器以及控制器数量增大。发明专利2018110226905和2018100567833提出了机舱俯仰被动抑制和轴向主动悬浮控制协同控制方法，有效降低悬浮故障率和设备复杂程度。但轴向悬浮中的多干扰问题严重影响机舱悬浮稳定，采用自适应方法对干扰进行估计和补偿，取得了一定的控制效果，但轴向干扰包括风速轴向压力干扰、机舱俯仰干扰以及其他未知干扰，传统自适应控制对结构和参数完全未知时控制能力有限，且无法对结构未知的干扰进行有效估计。而RBF神经网络具有对未知不确定项的强逼近能力，但也存在逼近和估计误差的问题，也会导致风力机舱悬浮波动。

发明内容

本发明的主要目的在于：针对现有技术的不足和空白，提供一种RBF神经网络俯仰干扰补偿的风力机舱悬浮控制方法，采用机舱悬浮复合控制器设定悬浮变流器的电流参考，独立的悬浮变流器根据电流参考调控悬浮吸力，完成轴向悬浮和俯仰干扰抑制；机舱悬浮复合控制器包括状态反馈控制、RBF神经网络俯仰干扰估计和俯仰干扰补偿鲁棒控制器，所述RBF神经网络俯仰干扰估计采用由气隙偏差、偏差微分、偏差积分以及当前高斯函数值所组成的复合指标，自适应调整RBF神经网络权值和输出，对机舱俯仰干扰实时估计；所述俯仰干扰补偿鲁棒控制器是对俯仰干扰估计误差实时获取和补偿的控制器。

一种RBF神经网络俯仰干扰补偿的风力机舱悬浮控制方法的设计步骤如下：

步骤1，将风力机舱俯仰运动以俯仰干扰的形式引入至机舱轴向悬浮运动中，综合考虑俯仰干扰、轴向干扰力以及非线性高阶项的风力机舱单自由度悬浮模型为

其中：