一种优化参数的变论域模糊电动变桨控制方法

摘要

本发明公开了一种优化参数的变论域模糊电动变桨控制方法，其涉及到电动变桨系统所建立的三闭环控制，即电流环、速度环和位置环，通过分析变论域伸缩因子的结构，利用遗传算法优化其参数，实现参数的智能寻优，建立确定伸缩因子的合理机制。本发明将优化的变论域模糊控制算法应用于电动变桨系统的速度和位置控制中，根据速度环和位置环的控制目标建立合适目标函数，实现变论域模糊控制器的最优控制性能。有效地抑制了转矩脉动，提高了系统的动态性能和稳态性能，并最终实现了桨距角位置快速、准确跟踪。为风电变桨系统提供了一种有效、实用的控制方法。

主权项

1.一种优化参数的变论域模糊电动变桨控制方法，其涉及到电动变桨系统所建立的三闭环控制，即电流环、速度环和位置环，其特征在于：通过分析变论域伸缩因子的结构，利用遗传算法优化其参数，实现参数的智能寻优，建立确定伸缩因子的合理机制；具体如下：A、将遗传算法优化的变论域模糊控制算法应用于所述电动变桨系统的速度和位置控制中，所述位置和速度控制器的输入皆为误差和误差的变化量，输出皆为，分别确定所述速度和位置控制器输入、输出语言变量的基本论域，输入语言变量基本论域分别为，而输出语言变量基本论域为，建立所述输入、输出语言变量的伸缩因子的结构为：(1)式 (1)中共有6个待优参数；B、建立所述电动变桨速度和位置控制的模糊控制规则表，在双输入单输出模糊控制器中，基于变论域思想，设计变论域模糊控制系统； C、将伸缩因子的参数表示成遗传空间的染色体或者个体，进行编码，得到初始种群，将所述伸缩因子的参数赋给所设计的模糊推理系统，使用所述变论域模糊控制进行控制，根据所述速度环和位置环的控制目标建立合适目标函数，根据该目标函数编写计算个体适应度值的适应度函数，通过该适应度函数计算每个个体的适应度值，提供给遗传算子进行选择操作、交叉操作和变异操作，获得新的群体，经过设定迭代次数的进化之后，算法收敛于最好的染色体，它即是所述伸缩因子的最佳参数，从而实现电动变桨系统变论域模糊控制器的最优控制性能。