大型变速风力机变桨系统建模与多尺度状态重构研究

The pitch system is an important research content of structural dynamics design,power control,and reliability for variable-speed wind turbines.Rational pitch system model is the base of study.The existing researches have taked pitch system as one order inertial expression,which is simple,and different with the actual situation.Differential equation model has wide range of application,but physical meaning is undefined and differential form is difficult for system identification. Therefore, it is necessary to establish a parameter identification model,which can express synthesis performance of system.The effective method to measure the rotating speed of the wind wheel is lacking.As the wind wheel is rotating body, and the situation to work is complex and changeable,it is very difficult to realize measuring rotate speed accurately,steadily,reliably,and inexpensively. Furthermore,the drive system is a flexible body, which modeling and solving process is complicated.Then,according to the conversion of the motor speed is not accurate. This project aims to establish the reasonable pitch system model,reveal the dynamic change rule of main physical quantity,and develop effective control algorithm. The rotate speed of the wind wheel is reconstructed based on the multi-scale theory. This project not only provide a new way for solving the rotate speed of the wind wheel, also can promote the integration of control science, information science, mechanical science and renewable energy discipline.Therefore,the reseach has important academic significance and engineering application prospect.

变桨系统是风力机的结构动力学设计、功率控制、可靠性中的重要研究内容，建立合理的模型是研究的基础。现有的研究大多简单的将变桨系统作为一阶惯性环节，模型过于简单，与实际结构的情况误差较大；以微分方程的形式建立的模型，适用范围广，但存在物理意义不明确，微分形式不利于系统辨识的缺点，有必要建立能综合反应系统性能的参数辨识模型。由于风轮属于旋转体，且工作环境复杂多变，难以实现精确、稳定、可靠、低成本测量转速；而且，传动系统属于柔性体，建模与求解过程复杂，根据电机转速折算也不精确。本项目旨在建立合理的变桨系统模型，揭示变桨过程中主要物理量的动态变化规律，开发有效的控制算法。从时间尺度着手，以多尺度理论为基础，重构出风轮转速。本项目不仅为风轮转速的求解提供一条新的途径，也可促进控制科学、信息科学、机械科学和可再生能源等学科的交叉融合，具有重要的学术意义和工程应用前景。

为了降低化石能源的消耗和提高对环境的保护，可再生能源得到飞速发展，风能是一种重要的可再生能源。由于科技进步和对电能的大量需求，大型变桨变速风力机成为市场的主流，其建模和控制技术是研究的热点问题。风力机结构复杂，属于典型的机电耦合系统，具有时滞时变、非线性特点，精确数学模型不易得到，非线性控制算法也值得研究。针对这些问题，本项目在风力机系统辨识建模和非线性控制器设计方面取得了一些重要进展。（1）针对风速不易准确测量的问题，进行了风速预测及估计方法研究。以风场实测风速为基础，研究了基于支持向量机的风速预测方法；以状态估计器的方法估计实时风速；采用小波分析的方式对风速的低频和高频分量进行多尺度分解并重构，结合卡尔曼滤波器对有效风速进行估计，提高了风速精度。（2）针对风力机精确数学模型不易建立，采用神经网络建立了系统自适应模型；采用粒子群算法建立了系统参数辨识模型。（3）针对风力机非线性和时滞特性，研究了反馈线性化、变论域模糊PID、小脑神经网络、基于改进信度分配的小脑神经网络等非线性控制算法。研究了以反馈线性化为反馈控制器，以改进信度分配的小脑神经网络为前溃控制器的复合控制方法，分析了系统的李亚普洛夫稳定性，提高了系统的非线性控制能力和鲁棒性。研究了以卡尔曼滤波器重构有效风速，以模拟退火算法和遗传算法优化的PID控制器为反馈控制的前馈反馈控制策略，系统时滞特性得到有效克服，稳态性能好。总之，本项目采用理论分析和辨识建模的方法建立了风力机系统模型，以小波多尺度分析方法结合卡尔曼滤波估计了有效风速，以多种智能控制算法结合的方式，提高了对系统的控制精度，减小了变桨系统的过冲现象，减小了对系统结构的冲击，提高了风力机的使用寿命，为风力机系统建模与控制典型了理论与技术基础。