【摘要】：提出了種應(yīng)用于飛輪儲能系統(tǒng)的神經(jīng)元自適應(yīng)比例?積分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。該算法基于傳統(tǒng)的雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,實現(xiàn)對飛輪驅(qū)動電機的控制,使飛輪驅(qū)動電機能夠根據(jù)系統(tǒng)要求,驅(qū)動飛輪儲能單元儲存或釋放能量。運用李亞普諾夫穩(wěn)定性理論證明了該控制算法的穩(wěn)定性和有效性,并給出了其穩(wěn)定性條件。經(jīng)過仿真驗證,該算法可以有效地實現(xiàn)對飛輪儲能單元的充放電控制,其控制參數(shù)可以隨著系統(tǒng)的運行自適應(yīng)調(diào)節(jié),飛輪儲能單元的控制精度和魯棒性也有所提高。
[Abstract]:This paper presents an adaptive scale of neuron applied to flywheel energy storage system. integration Differential (proportional integral differential,PID) control algorithm. Based on the traditional double closed loop speed regulation system and neural network theory, the algorithm realizes the control of flywheel driven motor, and enables the flywheel motor to drive the flywheel energy storage unit to store or release energy according to the requirements of the system. The stability and effectiveness of the control algorithm are proved by using Lyapunov stability theory, and the stability conditions are given. The simulation results show that the algorithm can effectively control the charge and discharge of flywheel energy storage unit, and its control parameters can be adjusted adaptively with the operation of the system, and the control accuracy and robustness of flywheel energy storage unit can be improved.
【作者單位】： 重慶大學(xué)自動化學(xué)院;電子科技大學(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目(973項目)(2012CB215200) 國家自然科學(xué)基金項目(51205046)~~
【分類號】：TM712;TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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3 朱q，

本文編號：2317775