[发明专利]风力磁悬浮偏航系统悬浮绕组分割和多端悬浮控制方法有效
申请号: | 202110266089.6 | 申请日: | 2021-03-11 |
公开(公告)号: | CN112943533B | 公开(公告)日: | 2022-06-24 |
发明(设计)人: | 褚晓广;马骢;蔡彬;宗广灯;李文玉 | 申请(专利权)人: | 曲阜师范大学 |
主分类号: | F03D7/00 | 分类号: | F03D7/00;G06N3/04 |
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地址: | 273165 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风力 磁悬浮 偏航 系统 悬浮 绕组 分割 多端 控制 方法 | ||
1.风力磁悬浮偏航系统悬浮绕组分割和多端悬浮控制方法,其特征在于:风力机舱的悬浮由盘式电机转子绕组完成,所述转子绕组按照等分原则分成桨叶侧绕组、尾翼侧绕组、翻滚前侧绕组、翻滚后侧绕组,四端绕组产生悬浮合力,轴向悬浮机舱;所述桨叶侧绕组和所述尾翼侧绕组产生差额力,用于抑制机舱俯仰,所述翻滚前侧绕组和所述翻滚后侧绕组产生的差额力,用于抑制机舱翻滚;所述四端绕组分别与四端Buck变流器电气联结,四端绕组每端各设置一个气隙传感器,测量机舱的四端悬浮高度;所述四端绕组电流分别由所述四端Buck变流器控制,磁悬浮系统的四端绕组电流采用主额定跟踪控制和非线性从补偿控制,协同完成绕组电流参考设定;所述绕组电流参考跟踪控制由Buck变流器独立完成;所述主额定跟踪控制采用状态反馈方法快速获得悬浮主导项;所述非线性从补偿控制采用RBF神经网络及自适应同步控制对不确定部分进行逼近补偿,确保机舱四端同步悬浮。
2.根据权利要求1所述的风力磁悬浮偏航系统悬浮绕组分割和多端悬浮控制方法,包括以下步骤:
步骤1构建风力机舱的俯仰、翻滚和轴向的三自由度悬浮模型
式中,ω1、ω2分别为机舱的俯仰角速度和翻滚角速度,分别为机舱的俯仰角和翻滚角,TS1、TS2分别为机舱俯仰干扰和翻滚干扰,μ0为真空磁导率,N为各侧悬浮绕组匝数,S为磁极面积,δi(i=1,2,3,4)为各侧悬浮气隙,ii为各侧悬浮绕组电流,Jm为机舱俯仰和翻滚转动惯量,m为机舱悬浮质量,g为重力加速度,B为阻尼系数,δ0为机舱质心悬浮气隙,fd为机舱轴向干扰,R为机舱旋转半径;
对于(1)式中的干扰Ts1、Ts2、fd,可由动量定理求得,
其中,ρ为空气密度,CP为风能功率系数,VW为风速,A1为桨叶扫过的面积,A2为机舱翻滚侧表面面积,Lf为倾覆力臂,β0为偏航风向角,θ为机舱实际偏航角,α为旋转风向角,有VW≤VWN,其中VWN为额定风速,由于当风速大于额定风速时,机舱在保护机制的作用下会停止悬浮,所以上述干扰存在上界
Ts1≤Ts1m;Ts2≤Ts2m;fd≤fdm (3)
其中,Ts1m、Ts2m分别为俯仰、翻滚干扰力矩上界,fdm为轴向干扰力矩上界;
步骤2风机机舱四端悬浮动态模型转化
第一步采用坐标变换将式(1)三自由度运动方程,转化为多端悬浮气隙运动方程
其中,p=0.906,[fs1,fs2,fs3,fs4]T=[-Ts1,Ts1,-Ts2,Ts2]T为俯仰、翻滚干扰,为轴向干扰,
第二步,将式(4)转换为风力机舱多端悬浮控制模型,并将(5)代入其中
式中,M=[mI4],δ=[δ1,δ2,δ3,δ4]T,Gg=K·GsGδ,d=[md0·I4],u=[u1,u2,u3,u4]T为控制输入,其中,
并且,
第三步,考虑动态模型(6)的结构参数变化和外部时变干扰带来的不确定性,实际系统的多端控制模型可表示为
其中ΔM、Δfs、Δd表示由系统结构参数变化和未建模动态引入的不确定性。通过定义集总不确定性向量lu=ΔM-Δfs+Δd,式(7)可改写为
其中,集总不确定性向量lu存在上界,可由||lu||1<ρ给出,其中||·||1为1-范数算子,ρ为给定的正常数;
步骤3风机机舱四点悬浮主跟踪控制器
第一步,引入虚拟控制变量
E=e+βε (9)
为耦合位置误差,其中e=δ-δref为跟踪误差,ε为同步误差,从悬浮系统的结构和悬浮性能方面考虑,选取β=1/4,ε=Te,其中,
故,式(9)可被改写为
设置其中K=[K1,K2,K3],确保E渐进收敛;
第二步,对式(11)微分处理,将式(8)代入式(11)可得
第三步,由式(12)求取绕组电流的实际控制输入和虚拟控制输入分别为
式中,分别为K、lu、fs、d的估计值;若lu、fs、d有确切的真值解,基于状态反馈的主跟踪额定控制器u=KTE,通过选择合适的状态反馈矩阵K=[K1,K2,K3],式(14)可使系统达到控制目标;
步骤4风机机舱四点悬浮RBF神经网络不确定项补偿器
第一步,对于式(8)中的集总不确定性向量lu和轴向不确定干扰d统一归结为悬浮系统不确定项Fd,利用RBF神经网络的无限逼近能力进行补偿,则有Fd=θTh(x),式中θ为网络权值,h(x)为隐含层节点的输出;
第二步,构建RBF神经网络基于最优权值θ*的自适应律为
式中γ1为正常数,矩阵P为对称正定矩阵,B=[0,0,1]T;
步骤5风机机舱四点悬浮自适应同步控制器
第一步,对于式(8)中的俯仰、翻滚干扰fs,以及各端之间控制输入的耦合作用,本发明采用同步自适应控制策略进行控制,建立如下所示的控制率
第二步,为提高系统响应速度,引入同步虚拟量对f(u)=(u1+u2+u3+u4+1)+(R/Jm)式(16)中已知部分进行描述,对于未知系数Kij(i,j=1,2,…,n)和未知干扰fsi,定义自适应系数KN,由式(1)(2)(3)(4)(5)可知
令KN≥Kij且KN≥fsi,则有SN≤KN·f(x),于是通过对KN的自适应,即可完成系统同步控制;
第三步,构建机舱同步补偿的自适应律为
式中γ2为正常数;
步骤6风机机舱四点悬浮控制方法稳定性证明
第一步,完成控制器设计后的绕组电流的实际控制输入和虚拟控制输入可改写为
式中,分别为KN、θ的估计值;
第二步,将式(21)代入式(12)获得有效虚拟变量微分为
第三步,构建含估计误差的Lyapunov能量函数为
式中,γ1、γ2严格为正实数,
第四步,设计SN、Fd的自适应律,对式(23)的Lyapunov能量函数求导可得
第五步,将自适应律(15)(19)代入式(24)可得
由则有
3.根据专利要求2所述的风力磁悬浮偏航系统悬浮绕组分割和多端悬浮控制方法,所述步骤2中坐标转换矩阵为:
式中,δ=[δ1,δ2,δ3,δ4]T为分别为四端悬浮气隙,δ0为机舱质心悬浮气隙,R为机舱半径;
转换方法为对坐标转换矩阵(26)求二阶导数为
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