模糊控制论文范文格式

1、 基于模糊控制的风电机组的偏航系统研究 摘 要：就整个风电系统来说控制技术是机组高效稳定运行的关键, 而偏航控制系统是水平轴风电机组控制系统的重要组成部分。近年来兆瓦级风电机组对偏航系统稳定性提出了更高的要求，提出了将模糊控制应用于偏航控制系统中。由于风向变化具有随机性和不确定性，风力发电面临的自然环境也一般比较恶劣，存在很多的不确定因素，因此一些传统的方法很难取得很好的效果。模糊理论在处理不确定性问题上具有其天然的优越性，将模糊控制理论应用于风电机组偏航系统，能提高系统的稳定性和鲁棒性,有效进行迎风控制。分析了偏航控制系统的工作原理；对偏航系统设计了模糊控制器，并对其控制过程设计了软件流程图

2、；在Matlab/Simulink仿真平台中搭建了该系统的仿真模型， 进行了仿真实验，并与传统PID控制方法的控制效果进行了比较分析。结果表明,模糊控制系统能同时满足偏航系统对控制精度和稳定性的要求，其整体性能优于PID控制系统。关键词：风力发电；偏航系统；模糊控制；PID控制；0引 言 风电是一种可再生的清洁能源, 取之不尽、用之不竭,发电过程不消耗矿产资源, 不排放污染物和温室气体,是人与自然和谐共处、实现经济和社会可持续发展的新能源。20 多年来, 风电已从孤立运行的小型机组发展成为可较大规模集中提供电力的大型机组, 技术日趋成熟, 应用规模越来越大。随着国际社会对全球气候变化问题的日益

3、关注,风力发电得到了高度重视。在国家政策支持下，近年来我国风电发展迅速。截至2012年底，并网容量达到6083万千瓦，居世界第一位,占全国发电总装机容量的5.3%。 偏航系统是风力发电机组特有的伺服系统，也称为对风装置，它的性能优劣直接影响着机组的整体性能以及对风能的利用效率和发电效率。但是风力发电机组国产化率较低、对兆瓦级风力发电机组偏航系统的控制技术研究甚少,破切需要具有自主知识产权的机型。风作为自然界的产物，具有随机性的特点，且其方向也在时刻发生着变化，因此在风力发电机组的控制中， 偏航系统需要频繁起动使风轮尽量保持在迎风状态， 以提高风能利用效率。但是风力发电机组在发电状态下偏航时会产

4、生陀螺力矩波动，进而引发塔架、叶片等的振动， 从而对整个风力发电系统的安全性构成威胁,因此偏航系统不适合频繁起动。此外，近年来风力发电机组的大型化也对偏航系统的稳定性提出了更高的要求。如果将常规的PID随动控制器应用于偏航系统中,偏航执行机构很容易因为频繁动作而损坏。模糊逻辑控制作为智能控制的一个重要分支,凭借其突出优点， 近年来得到了快速发展，它是模仿人的思维形式进行的一种自动控制,具有较好的动态性能和较强的鲁棒性， 能够有效地改善偏航系统的响应速度,因此本文提出将模糊控制应用于偏航控制系统中。1 偏航系统的工作原理 1.1 偏航装置简介 对于不同类型的风力发电机组, 应用不同的偏航装置是非

5、常必要的。 1) 尾舵对风 微小型风力机常用尾舵对风,将尾翼装在尾杆上与风轮轴平行或成一定的角度。尾舵调向结构简单调向可靠、制造容易、成本低。 2) 侧风轮对风 中小型风机可用侧风轮作为对风装置,当风向变化时,位于风轮后面的两个侧风轮( 其旋转平面与风轮旋转平面相垂直)旋转,并通过一套齿轮传动系统使风轮偏转,当风轮重新对准风向后, 侧风轮停止转动, 对风过程结束。 3) 伺服电机或调向电机调向大中型风力机一般采用电动的伺服或调向电机来调整风轮并使其对准风向。偏航系统一般包括感应风向的风向标, 偏航电机, 偏航行星齿轮减速器, 回转体大齿轮等。其工作原理如下: 风向标作为感应元件将风向的变化用电

6、信号传递到偏航电机的控制回路里, 经过比较后处理器给偏航电机发出顺时针或逆时针的偏航命令, 为了减少偏航时的陀螺力矩, 电机转速将通过同轴联接的减速器减速后, 将偏航力矩作用在回转体大齿轮上, 带动风轮偏航对风, 当对风完成后, 风向标失去电信号, 电机停止工作,偏航过程结束。总之, 尾舵对风与侧风轮对风是在风力的作用下叶轮自行调至迎风位置, 这种方式称之为被动迎风。而由调向电机将叶轮调至迎风位置则被称为主动迎风。由于风向存在随机性, 被动迎风时叶轮平面频繁摆动, 影响调向机构的寿命, 所以被动迎风仅适用于调向力矩小的小型风力发电机中。而对于大型的风力发电机系统, 则必须设计一套主动对风的偏航

7、控制系统。 1.2 典型的偏航控制系统 偏航系统是一个随动的位置伺服控制系统，它的主要作用有2个：一是在可用风速范围内能够控制风轮使之稳定地跟踪风向变化，在非可用风速范围下可以进行90°侧风控制； 二是在由于持续跟踪风向而造成电缆缠绕超过规定限值的情况下能够自动解缆，保障风电机组的安全运行。 如图1所示为偏航控制系统的原理框图，其工作过程可描述为： 风向标实时地检测风向的变化情况，并用电信号将检测结果传递到偏航控制器中，经过计算可以确定风向信号和机舱中心线的夹角，从而决定是否需要启动偏航机构来调整机舱的方向。如果需要启动， 微处理器会发信号给偏航驱动机构， 带动风轮偏航对风， 最终将

8、风机调整到与风向一致的位置。 图1 偏航控制系统原理框图2 模糊控制的原理 基本模糊控制系统包括模糊化处理、模糊推理和清晰化控制三个环节。模糊控制系统的基本结构如图2所示: 图 2 模糊控制系统框图 模糊化处理就是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程, 此相应语言变量值均由对应的隶属度来定义。通过这样一个把输入变量映射到合适的响应论域量程的过程, 精确的输入数据就变换成适当的语言值或模糊集合的标识符。一般的模糊控制器采用误差及其变化作为输入语言变量。模糊推理一般采用 IF A T HEN B 形式的条件语句来描述, 包括三个组成部分: 大前提、小前提和结论。大前提是多个多维

9、模糊条件语句, 构成规则库,调整和校准模糊规则是模糊控制中的关键问题。小前提是一个模糊判断句。清晰化是模糊系统的重要环节, 是将模糊推理中产生的模糊量转化为精确量。常见的非模糊化方法主要有最大隶属度值法、面积平均法、重心法和最大隶属度平均值法。模糊控制的过程就是上述三个环节相互作用的结果, 其关键部分就是选用合适的隶属度函数进行模糊化, 运用合理的推理方法得到结论, 采用适当的清晰化方法还原出精确量。在模糊控制的发展过程中, 基本上是围绕着这些问题来的, 同进还运用或融合了其它的智能控制方法。使模糊控制得以发展。3 偏航系统模糊控制器的设计 3.1模糊控制原理 模糊控制不需要精确的数学模型,

10、能不受非线性因素的影响,可以高效地综合专家的经验知识,具有较好的动态性能和鲁棒性, 在机组最大风能捕获、发电机转速跟踪监测、机组的发电机最大功率捕获及其风力发电机组系统鲁棒性等方面均取得了比较理想的控制效果。 确定模糊控制器的结构模糊控制器根据被控对象的实际情况,确定输入变量和输出变量的形式与数量。通常,输入变量采用输出变量与给定变量的误差与误差变化率,通常用E(或 e) 与 Ec(或 ec)表示;输出变量则为被控对象变量的变化,通常用 Y表示。文中提出的双输入单输出的模糊偏航控制模型,输入量为:由测风装置测得的实际角度理论转动角度与理论角度的偏差e及其变化率ec输出量为偏航控制系统的角度控制

11、量 u。其结构如图 3所示。 图 3 模糊控制器的系统框图 3.2 输入输出变量的模糊化根据模糊控制器的设计方法, 将输入语言变量 E和 Ec的论域量化为 13个等级, 即 X, Y = - 6, - 5,- 4, - 3, - 2, - 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5 , 6。将其模糊子集A ,B = NB, NM , NS , ZE, PS, PM , PB , 它们分别代表 负大,负中,负小零,正小,正中,正大 。设输出语言变量(控制量变化 )U的模糊子集: C = NB, NM , NS, ZE , PS , PM , PB , 将 U的论域 Z同样分为十三个等级, 即: Z

12、= - 6 , - 5, - 4, - 3, - 2, -1, 0, 1, 2 , 3, 4, 5, 6 3.3 定义模糊隶属度函数三角形隶属函数的灵敏度强分辨率较高,因此文中的E,Ec,U的模糊子集均采用三角形隶属度函数。 3.4 定义模糊控制规则 对于模糊化的输入输出变量, 可以根据一定的专家经验或模糊模型确定相应的模糊控制规则, 常用 if, then条件语句表示。笔者也是参考实际动手的人平时使用操作总结得出的控制方法, 最后获得了一串用模糊条件语句构成的符合偏航控制系统的控制规则。总结来说就是: 若误差比较大的时候, 控制量就必须尽最大能力地缩短误差; 若误差比较小的时候, 就应该尽可

13、能地减灭误差, 当然同时也要注意确保整个系统的稳定性, 尽量减少不必要的超调和震荡。将模糊控制规则加以归纳, 得出偏航系统的模糊控制规则如表 1所示。 表 1 模糊控制规则表3.5 模糊推理和解模糊方法 本文采用MIN-MAX推理法进行偏航控制系统的模糊推理，解模糊时采用重心法。4 软件流程图设计当风向与机舱中心线的偏离角度在自动偏航设定值范围之内时，通过偏航模糊控制器进行自动迎风控制，如图4所示为模糊控制实现过程的流程图。图4 模糊控制流程图 根据风向标传感器对角度信号的分析，可以设计偏航方向确定过程的流程如图5所示。图5 偏航方向确定过程流程图5 仿真结果与分析 5.1 仿真模型图图6 含

14、模糊控制器的偏航系统仿真模型 5.2 仿真结果及比较对上述含模糊控制器的偏航系统加阶跃信号进行仿真， 并与PID控制器的仿真结果（经试凑,PID控制器的最佳调节参数为k p =50,k i =0.001, k d =20 ） 进行比较，得到的响应曲线如图6所示， 其中横坐标为时间,纵坐标为响应幅值。 5.3仿真结果分析 以上仿真结果表明：与传统的PID控制器相比，模糊控制器的性能更为优越， 它具有超调量低、振荡小的优点。另外，从图7还可以看出，模糊控制器仿真曲线的响应时间比PID控制器的要快1.5 s。同时要求偏航系统无超调，因为风机机舱的安装高度一般都在数十米甚至上百米，在这样的高空进行自动

15、对风时，若响应出现超调，会使偏航系统频繁起动， 导致机舱不稳定。因此，采用模糊控制器可在保证偏航系统稳定性的前提下具有更快的响应速度。图7 模糊控制器与PID控制器仿真曲线对比图6 结束语由于风向变化具有随机性和不确定性的特点，如果将传统的PID随动控制器应用于偏航系统中，虽然可满足基本要求，但是响应速度较慢,会导致风能的浪费。所以本文设计了一种模糊控制器来完成对偏航系统的控制。仿真结果表明， 模糊控制系统的整体性能要优于PID控制系统，它能同时满足偏航系统对控制精度和稳定性的要求， 因此可以更好地达到预期的控制目标。 参考文献1 朴海国，王志新.风电机组偏航Fuzzy-PID合成控制系统仿真 J.电工技术学报， 2009，24 （3 ）：183-1882 刘曙光, 王志宏, 费佩燕等.模糊控制 的发展与展 望(J).机电工程, 2000 年第 17 卷 第 1 期 9 -113 徐德,诸静.风力发电机风向随动控制系统 J.太阳能学报,2000 , 21(2):