本文關(guān)鍵詞：變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的槳距控制方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

華北電力大學(xué)（北京） 碩士學(xué)位論文 變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的槳距控制方法研究 姓名：韓春榮 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士 專業(yè)：控制理論與控制工程 指導(dǎo)教師：徐大平 20080301

尸 聲

明

本人鄭重聲明：此處所提交的碩士學(xué)位論文《變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的槳距控制方法 研究》，是本人在華北電力大學(xué)攻讀碩士學(xué)位期間，在導(dǎo)師指導(dǎo)下

進(jìn)行的研究工作和取
得的研究成果。據(jù)本人所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之處外，論文中不包含其他

人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果，也不包含為獲得華北電力大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位 或證書面使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作
了明確的說(shuō)明并表示了謝意。

學(xué)位論文作者簽名：

象鰲煎．－－日

期：

關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的說(shuō)明
本人完全了解華北電力大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：①學(xué)校有權(quán)保管、 并向有關(guān)部門送交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件；②學(xué)�？梢圆捎糜坝�、縮印或其它復(fù)制手 段復(fù)制并保存學(xué)位論文；③學(xué)�？稍试S學(xué)位論文被查閱或借閱；④學(xué)�？梢詫W(xué)術(shù)交流為 目的，復(fù)制贈(zèng)送和交換學(xué)位論文；⑤同意學(xué)�？梢杂貌煌绞皆诓煌襟w上發(fā)表、傳播學(xué)
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作者簽名：

導(dǎo)師簽名：
日

期：

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摘

要

本文在分析風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工作原理的基礎(chǔ)上，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)建立仿真模型。針對(duì) 變槳距部分設(shè)計(jì)了傳統(tǒng)ＰＩＤ控制器、模糊控制器和模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器，并 在不同的風(fēng)況下進(jìn)行仿真。模糊控制器和模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器都屬于智能控 制器范疇。仿真結(jié)果表明，盡管ＰＩＤ控制器具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、可靠性高的 優(yōu)點(diǎn)，但這種方法過(guò)分依賴于控制對(duì)象的模型參數(shù)，魯棒性差；與傳統(tǒng)ＰＩＤ控制器 相比，模糊控制器和模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器具有較好的穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)特性，尤 其是在復(fù)雜的非線性系統(tǒng)或者是系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型不確定的情況下更是如此。

關(guān)鍵詞：變速風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，ＰＩＤ控制器，模糊控制器，模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器，智能控制器

ＡＢＳＴＲＡＣＴ
Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｖｅｌｏｐｓ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｐｅｅｄ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ ｓｙｓｔｅｍ
ｏｎ

ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ

ａｎａｌｙｓｉｎｇ ｉｔ’Ｓ ｍａｔｈ ｍｏｄｅｌ，ｄｅｓｉｇｎｓ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ、Ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｎｄ Ｆｕｚｚｙ

Ｓｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔｉｎｇ

ＰＩＤ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐａｒｔ

ｏｆ

ｐｉｔｃｈ

ｃｏｎｔｒｏｌ

ｉｎ ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｎ ｓｉｍｕｌａｔｅｓ ｕｎｄｅｒ ＰＩＤ

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄｓ．Ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｎｄ Ｆｕｚｚｙ

Ｓｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔｉｎｇ

ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

ｂｅｌｏｎｇ ｔｏ

ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓ ｔｈａｔ ａｌｔｈｏｕｇｈ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｉｓ ｓｉｍｐｌｅ ａｎｄ
ｈａｓ ｂｅｔｔｅｒ ｓｔａｂｌｉｔｙ，ｉｔ ｒｅｑｕｉｒｅｓ ｐｒｅｃｉｓｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅ Ｆｕｚｚｙ

ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

ａｎｄ ｔｈｅ Ｆｕｚｚｙ

Ｓｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔｉｎｇ

ＰＩＤ

ｃｏｎｔｒｏＨｅｒ

ｈａｖｅ ｂｅｔｔｅｒ ｓｔａｂｌｉｔｙ ａｎｄ
ａ

ｄｙｎａｍｉｃ

ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ｔｈａｎ ｔｈｅ ＰＩＤ
ｏｒ

ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙ
ｍｅｄｅｌ ｉｓ ｕｎｋｎｏｗｎ．

ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ

ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｓｙｓｔｅｍ

ｉｔ’Ｓ ｍａｔｈ

ＨＡＮＣｈｕｎｒｏｎｇ（ｃｏｎｔｒｏｌ

ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ

ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）

Ｄｉｒｅｃｔｅｄ ｂｙ ｐｒｏｆ．ＸＵＤａｐｉｎｇ．ＬＶＹｎｅｇａｎｇ

ＫＥＹ

ＷＯＲＤＳ：ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｐｅｅｄ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ，ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ｆｕｚｚｙ ｓｅｌｆ－ａｄｊｕｓｔｉｎｇ ＰＩＤ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文

第一章引言

隨著全球經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和人類生活水平的日益提高，對(duì)能源的需求量越來(lái)越 大�；剂鲜侨祟愖钤缋玫哪茉粗�。從１８世紀(jì)開(kāi)始，隨著英國(guó)產(chǎn)業(yè)革命的

發(fā)生和發(fā)展，化石資源——最先是煤炭，然后是石油和天然氣，就逐步替代柴草進(jìn)
入人類社會(huì)生活的各個(gè)方面，并有力地推動(dòng)著社會(huì)生產(chǎn)力的發(fā)展。雖然到目前為止， 石油、天然氣和煤炭等化石能源仍然是世界經(jīng)濟(jì)的能源支柱，然而化石資源的有限 性和對(duì)環(huán)境的危害性，已經(jīng)日益地威脅著人類社會(huì)的安全和發(fā)展。充足的能源、潔 凈的環(huán)境是經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)條件。１９９６年聯(lián)合國(guó)環(huán)境署報(bào)告指出：“從現(xiàn)在到 ２０２０年，全球能源消耗將比現(xiàn)在增長(zhǎng)５０％到１００％，由此造成溫室效應(yīng)的氣體排放 將會(huì)增加４５％到９０％，從而帶來(lái)災(zāi)難性后果＂。為了制止地球的溫暖化，解決能源 枯竭問(wèn)題，構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定的可持續(xù)發(fā)展的未來(lái)社會(huì)，各國(guó)掀起可再生能源發(fā)電熱潮。 太陽(yáng)能、風(fēng)能、水能、潮汐能都是可再生能源。下面是使用不同能源發(fā)電對(duì)環(huán)境造 成影響的比較表１３Ｊ（表１．１）。
表１．１ 環(huán)境能源 煤 空氣污染 極高：ｓ０２、ＮＯｘ 捧放量中等；有毒 金屬及有機(jī)污染 高；捧放量中等； 有毒金屬及有機(jī) 污染 Ｃ０２ＣＨ４：開(kāi)礦、 制造設(shè)備以及運(yùn) 輸都需要能源 天然氣 太陽(yáng)能 水能 核電 風(fēng)電 視成分而定：從非 常低到高 近乎零 近乎零 近乎零 近乎零 中等；制造設(shè)備、 運(yùn)輸需能源 低；制造設(shè)備需能 源 在熱帶可能高，氣 體則低 非常低；制造設(shè)備 需能源 非常低；制造設(shè) 備，安裝運(yùn)輸需要 能源
４
?

氣候改變 極高；燃燒生成 ｃ０２、ＣＨ，；開(kāi)礦、 制造設(shè)備以及運(yùn) 輸都需要能源 高；燃燒生成

土地使用 高；土地被采 集煤礦破壞， 產(chǎn)生有毒固體 或泥濘。 中等；開(kāi)采及 管道鋪放，產(chǎn) 生有毒固體或 泥濘。 中等；開(kāi)采及 管道鋪放 高
●

水質(zhì)污染 高，氨化 沉淀物高

野生動(dòng)物 高；空氣 污染

輻射 低

石油

中等

中等；空 氣污染以 及管道漏 油

近乎 零

低 近乎零

低；油管 及鉆探 近乎零 近乎零 高

近乎
零

近乎
零

高

高 高 近乎零

近乎 零 高至 極高 近乎 零

非常低 高；但可以同 時(shí)使用或牧用

近乎零

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從上表可以看出風(fēng)力發(fā)電具有顯著的環(huán)保效益。據(jù)專家計(jì)算，風(fēng)力發(fā)電每 １ＫＷ／ｈ一般可以減少消耗０．３１．０．３４ｋｇ標(biāo)準(zhǔn)煤，同時(shí)還會(huì)減少排放ＣＤ’Ｏ．８５３．０．９３５ｋｇ，
以及一定數(shù)量的ＮＯ， ｓｏ， ，粉塵灰碴等。ＣＤ＇會(huì)導(dǎo)致溫室效應(yīng)，空氣中的 ＮＯｘ ｘ＇０Ｓ和

會(huì)產(chǎn)生酸雨，粉塵污染空氣，灰碴需占用土地堆放和處理。風(fēng)力發(fā)電作為綠色能源 的一種利用形式，已深受全世界的重視。 風(fēng)能利用最主要的形式就是風(fēng)力發(fā)電。風(fēng)是風(fēng)力發(fā)電的原動(dòng)力，太陽(yáng)照射到地 球表面，由于各處受熱不同，產(chǎn)生溫差引起大氣的運(yùn)動(dòng)，從而形成風(fēng)。據(jù)理論計(jì)算 全球大氣中風(fēng)能總的能量是１０１７ｋＷ，而且是可再生的，估計(jì)大約有３．５ｘ１０１２ｋＷ的蘊(yùn) 藏風(fēng)能可以被開(kāi)發(fā)利用，這個(gè)價(jià)值至少比世界上可利用的水能大１０倍１２Ｊ，而且風(fēng)取 之不盡，用之不竭，不存在資源衰竭問(wèn)題：同時(shí)在風(fēng)能的轉(zhuǎn)換過(guò)程中，基本不消耗 化石能源，因而不會(huì)對(duì)環(huán)境構(gòu)成嚴(yán)重威脅。

１．２世界風(fēng)電發(fā)展
１．２．１國(guó)外風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展 人類早在遠(yuǎn)古時(shí)代便開(kāi)始利用風(fēng)能，最初是將風(fēng)能轉(zhuǎn)換成機(jī)械能，直到１９世 紀(jì)末丹麥才建成全球第一臺(tái)風(fēng)力發(fā)電裝置，隨后美國(guó)、蘇聯(lián)也相繼開(kāi)始各種風(fēng)力發(fā) 電機(jī)的研制和開(kāi)發(fā)。二戰(zhàn)前后，由于能源需求量增大，不少國(guó)家相繼開(kāi)始注意風(fēng)力 發(fā)電，風(fēng)力發(fā)電的理論逐漸系統(tǒng)化。美國(guó)于１９４１年建造了一臺(tái)１２５０ＫＷ的大型風(fēng) 力發(fā)電機(jī)組。７０年代，世界連續(xù)出現(xiàn)的兩次石油危機(jī)極大地刺激了風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展。 此時(shí)，丹麥已研制出５５Ｋｗ～６３０Ｋｗ的系列化風(fēng)力發(fā)電機(jī)組。８０年代，以美國(guó)為 首的西方各國(guó)開(kāi)始著手實(shí)施以風(fēng)力發(fā)電為中心的節(jié)能計(jì)劃，各國(guó)都為風(fēng)力發(fā)電提供 了許多優(yōu)惠政策，這促使風(fēng)力發(fā)電高速發(fā)展。９０年代，隨世界環(huán)境的不斷惡化，環(huán) 保呼聲口益高漲，各國(guó)更加注重發(fā)展風(fēng)力發(fā)電，在科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的強(qiáng)有力的推動(dòng)下， 風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展令人矚目。 風(fēng)作為一種可再生能源不僅清潔無(wú)污染而且在世界范圍內(nèi)儲(chǔ)量極為豐富。據(jù)有 關(guān)資料統(tǒng)計(jì)，地球風(fēng)能約為２．７４ｘ１０９ＭＷ，可利用風(fēng)能約為２ｘ１０７ＭＷ，是地球水能 的十倍。只要利用地球１％的風(fēng)能就能滿足全球能源的需要�，F(xiàn)代并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電 機(jī)組的發(fā)展是十幾年來(lái)采用高新技術(shù)的結(jié)果，自１９８１年建成第一臺(tái)采用高新技術(shù) 的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組以來(lái)，發(fā)電成本有了大幅度的下降，向電網(wǎng)供電的大規(guī)模風(fēng)力發(fā)電 場(chǎng)得到迅速發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì)，世界風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量１９８０年為４ＭＷ，１９８５年達(dá)到 ６９４ＭＷ，增長(zhǎng)１７０多倍，至２００２年底，全世界風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量突破了３２０００ＭＷ， 其中當(dāng)年新增容量達(dá)到７２３１ＭＷ，比上一年增長(zhǎng)３０％。專家預(yù)測(cè)從２００３年開(kāi)始， 世界風(fēng)力發(fā)電機(jī)組裝機(jī)容量將繼續(xù)以每年高于２５％的速度遞增，到２０１０年可能突
’

５

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破１００ＧＷ。風(fēng)力發(fā)電在重視環(huán)保的發(fā)達(dá)國(guó)家總發(fā)電量中占有相當(dāng)?shù)谋壤�，到２０１�?年，美國(guó)加州１０％，德國(guó)８％，荷蘭１０％，西班牙和瑞典１２％，市場(chǎng)潛力很大。 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的研究與制造以歐洲國(guó)家最具代表性，如德國(guó)、西班牙、丹麥和 荷蘭等國(guó)家，其中丹麥生產(chǎn)和銷售量居世界首位，而技術(shù)和規(guī)模發(fā)展速度則屬德國(guó) 最快；全球風(fēng)電裝機(jī)容量大于１０００ＭＷ的五個(gè)國(guó)家依次是：德國(guó)、西班牙、美國(guó)、 丹麥和印度；從應(yīng)用和管理角度看，德國(guó)是全世喬風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量和發(fā)電量最大
的國(guó)家。

國(guó)外風(fēng)力機(jī)發(fā)展有兩個(gè)明顯的趨勢(shì)：一是單機(jī)容量大型化，目前已經(jīng)開(kāi)發(fā)出兆 瓦級(jí)風(fēng)力機(jī)產(chǎn)品；二是風(fēng)力機(jī)運(yùn)行規(guī)�；�，建立大型風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)，以降低風(fēng)力發(fā)電 成本。８５０ｋＷ以下的機(jī)組已經(jīng)大量商品化生產(chǎn)，故障率從２０世紀(jì)８０年代初的５０％ 降低到目前的２％以下，對(duì)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)中運(yùn)行的全部機(jī)組實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中央控 制和跨地區(qū)跨國(guó)界的遠(yuǎn)程監(jiān)控。近兩年來(lái)，１．５ＭＷ機(jī)組推向市場(chǎng)，其市場(chǎng)份額增長(zhǎng) 很快，可能成為本世紀(jì)初的代表機(jī)型。

歐洲風(fēng)能協(xié)會(huì)和綠色和平組織簽署了《風(fēng)力１２一關(guān)于２０２０年風(fēng)電達(dá)到世界電
力總量的１２％的藍(lán)圖》的報(bào)告，期望并預(yù)測(cè)２０２０年全球的風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)將達(dá)到１２．３１ 億ｋＷ�！帮L(fēng)力１２％”的藍(lán)圖展示出風(fēng)力發(fā)電己經(jīng)成為解決世界能源問(wèn)題的不可或缺 的重要力量。風(fēng)力發(fā)電不再是一種可有可無(wú)的補(bǔ)充能源，己經(jīng)成為最具有商業(yè)化發(fā) 展前景的成熟技術(shù)和新興產(chǎn)業(yè)，而且極有可能成為世界未來(lái)最重要的替代能源。 １．２．２國(guó)內(nèi)風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展?fàn)顩r 能源安全問(wèn)題已成為新世紀(jì)我國(guó)面臨的一個(gè)十分緊迫的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。我國(guó)從１９９３ 年開(kāi)始成為能源的凈進(jìn)口國(guó)，到２０００進(jìn)口量己超過(guò)２０％，預(yù)見(jiàn)２０１０年將達(dá)到４０％， 特別是石油，我國(guó)己經(jīng)成為世界第二大石油進(jìn)口國(guó)，如果我國(guó)石油進(jìn)口量還繼續(xù)增 高，將面臨與美國(guó)等國(guó)家在國(guó)際市場(chǎng)爭(zhēng)奪石油的局面。如果僅靠水能發(fā)電，即使是 全部開(kāi)發(fā)利用也不夠滿足需求的１／３，而且水力資源分布不平衡，多集中在西南地 區(qū)，要滿足全國(guó)用電，僅通過(guò)電力傳輸是不夠的。核能方面，我國(guó)天然鈾資源短缺， 大力進(jìn)口天然鈾將會(huì)遇到和進(jìn)口石油、天然氣一樣甚至更嚴(yán)重的困難。而風(fēng)能資源 的利用恰恰可以緩解石油、天然氣進(jìn)口方面韻壓力，對(duì)提高我國(guó)能源供應(yīng)的多樣性 和安全性具有重要意義。 我國(guó)風(fēng)能資源豐富，已探明風(fēng)能理論儲(chǔ)量為３２．２６億ＫＷ，而內(nèi)陸可開(kāi)發(fā)利用 的為２．５億ＫＷ，近�？衫蔑L(fēng)能為７．５億ＫＷ，主要集中在沿海、西北、東北及華 北的北部地區(qū)，但風(fēng)力發(fā)電在我國(guó)還處于發(fā)展的初級(jí)階段，屬于朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)。１９９４ 年并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組裝機(jī)３０ＭＷ，年發(fā)電量７５００萬(wàn)ｋｗｈ；到２０００年底，并網(wǎng)型風(fēng) 力發(fā)電機(jī)組容量已達(dá)３４４ＭＷ，年發(fā)電量約８．６億ｋｗｈ，同時(shí)還有１３萬(wàn)臺(tái)小型獨(dú)立運(yùn)
６

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行的風(fēng)力發(fā)電機(jī)在廣大牧區(qū)、海島、有風(fēng)無(wú)電的邊遠(yuǎn)地區(qū)運(yùn)行；最新統(tǒng)計(jì)數(shù)字顯示， 截止到２００６年底，全國(guó)風(fēng)能資源豐富的１４個(gè)省（自治區(qū)）已建成并網(wǎng)型風(fēng)電場(chǎng)９ｌ 座，累計(jì)運(yùn)行風(fēng)力發(fā)電機(jī)組３３１１臺(tái)，總?cè)萘窟_(dá)２５９．５萬(wàn)Ｋｗ（以完成整機(jī)吊裝作為統(tǒng) 計(jì)依據(jù)）。預(yù)計(jì)到２０１０年我國(guó)風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量可達(dá)４００萬(wàn)千瓦，到２０２０年可達(dá) ６００萬(wàn)至８００萬(wàn)千瓦。 國(guó)產(chǎn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的開(kāi)發(fā)也取得了一定的成果，其中包括“八五’’期間開(kāi)發(fā)成 功的２００ｋＷ／２５０ｋＷ風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和在“九五’’期間開(kāi)發(fā)的６００ｋＷ風(fēng)力發(fā)電機(jī)組， 成功地開(kāi)發(fā)了并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的當(dāng)?shù)乜刂坪瓦h(yuǎn)程控制系統(tǒng)，使大型風(fēng)力發(fā)電機(jī) 組的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題得到了解決。國(guó)內(nèi)可以制造的其他主要部件包括槳葉、發(fā)電 機(jī)、齒輪箱、機(jī)艙、主軸、塔架、偏航系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)等，為我國(guó)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī) 組國(guó)產(chǎn)化奠定了基礎(chǔ)。我國(guó)已經(jīng)開(kāi)始了ＭＷ級(jí)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的研發(fā)工作，這是我國(guó) 自主研制開(kāi)發(fā)的最大容量風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，將填補(bǔ)中國(guó)風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的空白。 大力發(fā)展風(fēng)力發(fā)電具有重要意義，一方面有利于我國(guó)電源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，減輕我 國(guó)面臨的電力危機(jī)；另一方面又有利于減少污染氣體的排放而緩解環(huán)境污染，同時(shí)， 還有利于減少能源進(jìn)口方面的壓力，對(duì)提高我國(guó)能源供應(yīng)的多樣性和安全性將做出
積極的貢獻(xiàn)。

１．３風(fēng)力發(fā)電技術(shù)研究現(xiàn)狀
１．３．１國(guó)外風(fēng)力發(fā)電技術(shù)研究現(xiàn)狀 自１９７３年石油危機(jī)以后，西方發(fā)達(dá)國(guó)家為尋求替代能源，在風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的 研究與應(yīng)用上投入了相當(dāng)大的人力及資金，綜合利用空氣動(dòng)力學(xué)、新材料、新型電 機(jī)、電力電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制及通信技術(shù)等方面的最新成果，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)機(jī) 自診斷功能，使風(fēng)機(jī)安全保護(hù)措施更加完善，并且實(shí)現(xiàn)了單機(jī)獨(dú)立控制、多機(jī)群控 和遙控，完全可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守，開(kāi)創(chuàng)了風(fēng)能利用的新紀(jì)元。近２０年來(lái)，發(fā)達(dá)國(guó) 家在風(fēng)能的開(kāi)發(fā)利用方面已取得了驚人的成就，裝機(jī)容量以每年３０％以上的速度增 長(zhǎng)，可利用率從原來(lái)的５０％提高到９８％，風(fēng)能利用系數(shù)超過(guò)４０％ｔ５１。 德國(guó)、美國(guó)、丹麥等國(guó)開(kāi)發(fā)建立了評(píng)估風(fēng)力資源的測(cè)量及計(jì)算機(jī)模擬系統(tǒng)，發(fā) 展了變槳距控制及失速控制的風(fēng)力機(jī)設(shè)計(jì)理論，采用了新型風(fēng)力機(jī)葉片材料及葉片 翼型，研制出變極、變滑差、變速恒頻及低速永磁等新型發(fā)電機(jī)，開(kāi)發(fā)了自動(dòng)控制 技術(shù)，從而大大提高了風(fēng)力發(fā)電的效率及可靠性。美國(guó)國(guó)家風(fēng)能技術(shù)中心目前正在 研制的自適應(yīng)變槳距風(fēng)力機(jī)，力圖通過(guò)對(duì)槳葉材料的設(shè)計(jì)，使槳葉在低于額定風(fēng)速 下，風(fēng)力機(jī)槳葉節(jié)距角保持３。左右；當(dāng)風(fēng)速高于額定風(fēng)速時(shí)，槳葉在風(fēng)力的作用 下，根據(jù)風(fēng)速的大小做出相應(yīng)的變形，從而自動(dòng)改變槳葉的節(jié)距角；瑞士開(kāi)發(fā)出了
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一種新型風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)，其高壓發(fā)電機(jī)產(chǎn)生的高壓電流，通過(guò)新型直流變壓系統(tǒng)處 理后即可直接輸入普通電網(wǎng)，無(wú)需再通過(guò)普通變壓器進(jìn)行變壓處理，可大幅度減少 發(fā)電成本。 目前，全球并網(wǎng)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組發(fā)展的總趨勢(shì)是【７】： （１）實(shí)用化：風(fēng)電機(jī)組類型方面?zhèn)戎匕l(fā)展并網(wǎng)型風(fēng)機(jī)，集群建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)，上網(wǎng) 銷售，公司運(yùn)營(yíng)； （２）產(chǎn)業(yè)化：風(fēng)機(jī)制造由小作坊發(fā)展到大公司，甚至跨國(guó)公司。１９９８年世界風(fēng) 機(jī)業(yè)產(chǎn)值已達(dá)１５億美元； （３）規(guī)�；鹤非笠�(guī)模效益，一般來(lái)說(shuō)一個(gè)機(jī)型要在２０臺(tái)以上，一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)要 裝機(jī)幾十臺(tái)直至上千臺(tái)機(jī)組，比如美國(guó)加州地區(qū)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)總數(shù)超過(guò)１．７萬(wàn)臺(tái)； （４）大型化：?jiǎn)螜C(jī)容量由６０ｋＷ直至３ＭＷ以上，風(fēng)輪機(jī)直徑由１５ｍ直至６０ｍ以上。 風(fēng)電場(chǎng)中普遍出現(xiàn)了商用兆瓦級(jí)風(fēng)機(jī)； （５）商業(yè)化：風(fēng)機(jī)市場(chǎng)展開(kāi)激烈競(jìng)爭(zhēng)，機(jī)組（不含塔架）單價(jià)由７８０美元／ｋＷ 降至約６００美元／ｋＷ，而風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電成本則由最初的ｌＯ美分／ｋＷｈ降至約５美分／姍ｈ。
１．３．２國(guó)內(nèi)風(fēng)力發(fā)電技術(shù)研究現(xiàn)狀

我國(guó)的風(fēng)電技術(shù)發(fā)展雖相對(duì)滯后，但其成就亦令人矚目�，F(xiàn)在，在小型風(fēng)電機(jī) 組的生產(chǎn)和應(yīng)用方面，我國(guó)以１５萬(wàn)臺(tái)的擁有量居世界首位；但目前國(guó)內(nèi)風(fēng)機(jī)設(shè)備 還主要依賴進(jìn)口，據(jù)中國(guó)風(fēng)能協(xié)會(huì)提供的統(tǒng)計(jì)，截至２００４年，我國(guó)累計(jì)市場(chǎng)份額 中，國(guó)內(nèi)風(fēng)電產(chǎn)品只占１８％，而進(jìn)口產(chǎn)品占８２％。目前，占我國(guó)風(fēng)力發(fā)電機(jī)市場(chǎng)份 額１０％以上的有５個(gè)廠家：丹麥的Ｖｅｓｔａｓ（占有２４％）、Ｍｉｃｏｎ（占有２３％）、Ｎｏｒｄｔａｎｋ（占 有１５％＿）、Ｂｏｎｕｓ（占有１４％），美國(guó)的Ｚｏｎｄ（占有１０％）。 目前，我國(guó)風(fēng)力發(fā)電機(jī)技術(shù)開(kāi)發(fā)仍處于相對(duì)落后狀態(tài)。特別是對(duì)國(guó)際上的新技 術(shù)的響應(yīng)有所滯后，例如，對(duì)主動(dòng)失速調(diào)節(jié)、變槳距調(diào)節(jié)和變速恒頻調(diào)節(jié)技術(shù)的開(kāi) 發(fā)應(yīng)用處于始發(fā)階段，．３－＂－，５ＭＷ大容量的海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)尚未開(kāi)發(fā)。從當(dāng)前世界發(fā)展 趨勢(shì)來(lái)看，容量小于７５０ＫＷ的風(fēng)力發(fā)電機(jī)尚可使用定槳距失速調(diào)節(jié)技術(shù)，容量大于 ７５０ＫＷ的風(fēng)力發(fā)電機(jī)大多采用主動(dòng)失速調(diào)節(jié)、變槳距調(diào)節(jié)和變速恒頻調(diào)節(jié)技術(shù)。隨 著對(duì)清潔能源需求的提高，我國(guó)將會(huì)進(jìn)一步開(kāi)展風(fēng)力發(fā)電新技術(shù)的攻關(guān)、開(kāi)發(fā)以及 商品化生產(chǎn)１５１。

１．４課題選題背景及研究?jī)?nèi)容
為了更好的解決環(huán)境污染及能源問(wèn)題、調(diào)整電力結(jié)構(gòu)，我國(guó)政府從七五以來(lái)制 定了各項(xiàng)優(yōu)惠政策鼓勵(lì)發(fā)展風(fēng)電事業(yè)，但由于我國(guó)風(fēng)電事業(yè)起步晚、規(guī)模小風(fēng)電機(jī)
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組９０％以上都為國(guó)外引進(jìn)，這樣不僅消耗大量外匯，同時(shí)風(fēng)機(jī)的后期維護(hù)也受制于 他人。目前中國(guó)風(fēng)力發(fā)電發(fā)展主要有三個(gè)突出的特點(diǎn)：一是風(fēng)力發(fā)電發(fā)展規(guī)模迅速 擴(kuò)大，形成了巨大的市場(chǎng)空間；二是國(guó)產(chǎn)機(jī)組缺乏競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)口機(jī)組以壓倒性的優(yōu) 勢(shì)占領(lǐng)了我國(guó)風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)的主要份額；三是風(fēng)力發(fā)電核心技術(shù)的掌控方面亟待進(jìn) 一步突破。目前世界上流行的幾種風(fēng)力發(fā)電技術(shù)，我國(guó)只掌握了定槳距失速調(diào)節(jié)型 風(fēng)力發(fā)電機(jī)技術(shù)，由此開(kāi)發(fā)出了以現(xiàn)場(chǎng)總線控制為核心的定槳距失速調(diào)節(jié)控制器。 面另外幾種技術(shù)的掌握情況還比較薄弱。文章針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的變槳距部分設(shè)計(jì) 了三種控制器：ＰＩＤ控制器、模糊控制器和模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器，因此，本 文在提高單機(jī)容量、實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組國(guó)產(chǎn)化和掌握世界主流風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的研究
方面具有重要的意義。

本論文主要以變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組這種新型的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)為研究對(duì)象，分析 了它的工作原理、控制策略，并對(duì)其槳葉節(jié)距角控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)了ＰＩＤ控制器和其他 兩種智能控制器，即模糊控制器和模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器。通過(guò)ＭＡＴＬＡＢ仿真 工具對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行仿真、調(diào)節(jié)，分析和研究這三種控制器的控制性能，以實(shí) 現(xiàn)優(yōu)化控制。 具體所做的工作內(nèi)容如下： （１）確立了風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。為了對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行仿真研究，首先 必須確立風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，以描述整個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的動(dòng)態(tài)行為。風(fēng)力發(fā) 電機(jī)組從控制系統(tǒng)角度來(lái)看主要包含三個(gè)子系統(tǒng)：風(fēng)輪氣動(dòng)特性、傳動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特 性和發(fā)電機(jī)模型，建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型為進(jìn)一步的研究奠定了基礎(chǔ)。 （２）對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的動(dòng)態(tài)性能進(jìn)行分析，闡述了變速的機(jī)理，并制定了變速 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的基本控制策略。 （３）針對(duì)槳距角調(diào)節(jié)系統(tǒng)設(shè)計(jì)了ＰＩＤ控制器，以實(shí)現(xiàn)在低風(fēng)速時(shí)捕獲最大風(fēng)能，． 在高風(fēng)速時(shí)保持最大功率輸出的目標(biāo)。 （４）針對(duì)槳距角調(diào)節(jié)系統(tǒng)設(shè)計(jì)了模糊控制器、模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器，模 …糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器是傳統(tǒng)ＰＩＤ控制和模糊控制相結(jié)合的產(chǎn)物，它和模糊控制 器一樣都是通過(guò)選擇合適的論域、隸屬函數(shù)、比例因子并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定模糊控制規(guī) 則來(lái)實(shí)現(xiàn)控制功能，所不同的是模糊自適應(yīng)整定控制器控制對(duì)象是ＰＩＤ參數(shù)，而模 糊控制器控制對(duì)象是系統(tǒng)偏差及偏差變化率。 （５）通過(guò)ＭＡＴＬＡＢ工具對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行仿真，分析三種控制器的性能，并對(duì) 控制效果進(jìn)行對(duì)比、研究。

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第二章風(fēng)力機(jī)控制理論研究

２．１風(fēng)力機(jī)空氣動(dòng)力學(xué)
２．１．１風(fēng)力發(fā)電機(jī)能量轉(zhuǎn)化過(guò)程

１．風(fēng)能的計(jì)算
由流體力學(xué)可知，氣流的動(dòng)能為
１

Ｅ＝三．ｍｙ２ ＾
二

式（２—１） …一一’

式中：ｍ——?dú)饬鞯馁|(zhì)量，單位為船； ｙ——?dú)饬鞯乃俣�，單位為ｍ／ｓ�?br />設(shè)單位時(shí)間內(nèi)氣流通過(guò)截面積為Ｓ的體積為Ｖ，則：

ｙ；跏
如果以Ｐ表示空氣密度，該體積的空氣質(zhì)量為：

ｍ＝ｐＶ＝ｐＳｖ
這時(shí)氣流所具有的動(dòng)能為：

Ｅ；去妙３
＾’ 二

１

式（２—２）
�！�

上式即為風(fēng)能的表達(dá)式。 從風(fēng)能公式可以看出，風(fēng)能的大小與氣流密度和通過(guò)風(fēng)輪的面積成正比，與氣 流速度的立方成正比。其中Ｐ和ｙ隨地理位置、海拔、地形等因素不同而變化。 ２．風(fēng)力發(fā)電機(jī)氣動(dòng)理論 風(fēng)輪的作用是將風(fēng)能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能。由于流經(jīng)風(fēng)輪后的風(fēng)速不可能為零，因此 風(fēng)所擁有的能量不可能完全被利用，也就是說(shuō)只有風(fēng)的一部分能量可以被吸收，成 為槳葉的機(jī)械能。那么風(fēng)輪究竟能夠吸收多少風(fēng)能呢？作為風(fēng)力發(fā)電機(jī)的氣動(dòng)理論

——貝茲理論討論了這個(gè)問(wèn)題【ｎｕ２１１。
貝茲理論是由德國(guó)的貝茲（Ｂｃｔｚ）于１９２６年建立的。他假定風(fēng)輪是理想的，即沒(méi) 有輪轂，又具有無(wú)限多的葉片：氣流通過(guò)風(fēng)輪時(shí)沒(méi)有阻力，并假定經(jīng)過(guò)整個(gè)風(fēng)輪掃 及面時(shí)全是均勻的，而且通過(guò)風(fēng)輪前后的速度都為軸向方向。

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々……一知 ｉｒ
；小
ｉ ‘

ｊ小

．Ｌ．竺ｏ～√＝１ｒ。．．ｊ ｏ－Ｉ…
‘■一。
！：
Ｉ

Ｔ～………Ｉ

１ｊ

２

”‘—”…。…～＊…一…一ｏ－一
｛

圖２一ｌ風(fēng)機(jī)的氣流圖

如圖２－１所示，設(shè)定風(fēng)輪的氣流上游截面４，風(fēng)速為ｈ；下游截面為４，風(fēng)速 為ｖ２；通過(guò)風(fēng)輪時(shí)的實(shí)際風(fēng)速為ｙ，以及風(fēng)輪面積為Ａ。由于風(fēng)輪的機(jī)械能量?jī)H由 空氣的動(dòng)能降低所致，因而屹必然低于ｙ，所以通過(guò)風(fēng)輪的氣流截面積從上游至下 游是增加的，即４大于４。如果假定空氣是不可壓縮的，由連續(xù)條件可得： ４ｖ，一Ａｖ＝４屹 風(fēng)作用在風(fēng)輪上的力可由Ｅｕｌｅｒ理論得出，如下式： Ｆ＝ｐＡｙ（ｖ，－ｖ２）
式（２—４） 式（２—３）

其中：Ｐ——空氣密度，堙／ｍ３
故風(fēng)輪吸收的功率為： Ｐ－Ｆｖ＝ｐＡｖ２“一ｙ２） 上游至下游動(dòng)能的變化為： 式（２—５）

△Ｅ一三硝ｙ∽一ｖ２２）
由于功率是由動(dòng)能轉(zhuǎn)換而來(lái)，式（２－５）與式（２－６）相等，得：
２

式（２－６）

ｙ。蚴

式（２—７）
’‘ ’

則作用在風(fēng)輪上的力和提供的功率分別為：

Ｆ＝丟州“２吖） Ｐ＝三一Ｖ“２吖）“心）
給定上游風(fēng)速Ｈ，對(duì)ｖ，ｌｔ更微分：

式（２—８） 式（２－９）

篝７１孵一狐也２）
１１

式（２＿１０）

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最大功率即ｄ，ｅ，０，求得兩解：（１）’，：；１，沒(méi)有物理意義；（２）屹。ｕ／３。
以第二解代入式（２．７），得最大功率：

‰＝導(dǎo)州口
大效率（或稱理論風(fēng)能利用系數(shù)）：

式（２—１１）

將上式除以氣流通過(guò)掃掠面積彳時(shí)風(fēng)所具有的動(dòng)能，可以推得風(fēng)力機(jī)的理論最

‰ｘ

２嘉Ｐ ２筆警嘗２７一ｏ．５％
寺ｐ彳ｌ，１３ 寺ｐ彳＇，１３

劃２也，

上式即為著名的貝茲Ｂｅｔｚ理論的極限值。它表明，風(fēng)力機(jī)從自然風(fēng)中所能獲 取的能量是有限的。其損失部分可以解釋為留在尾流中的旋轉(zhuǎn)動(dòng)能。這就引出了風(fēng) 能利用系數(shù)的概念。 ２．１．２風(fēng)力機(jī)特性系數(shù)

１．風(fēng)能利用系數(shù)Ｃ，

風(fēng)能利用系數(shù)ＣＰ表示的是風(fēng)力機(jī)從自然風(fēng)能中吸收能量的大小程度，由下式表
示：

中嘉
，’廠一’

劃２川）

Ｐ一風(fēng)力機(jī)實(shí)際獲取的軸功率。 對(duì)于變槳距風(fēng)力機(jī)，風(fēng)能利用系數(shù)ｑ，與尖速比Ａ和槳葉的節(jié)距角盧成非線性
關(guān)系。 ２．葉尖速比Ａ 葉尖速比九即為槳葉尖部的線速度與風(fēng)速之比，由下式表示：

＾＝一＝一
．

２ｚＲｎ
ｌ，

ｗＲ
ｙ

式（２－１４）

其中：以一風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速，ｒ／ｓ；
ｗ一風(fēng)輪轉(zhuǎn)動(dòng)角速度，ｒａｄ／ｓ； 尺一風(fēng)輪直徑，ｍ。

據(jù)有關(guān)資料的記載和研究‘３７１，風(fēng)能利用系數(shù)ｑ可近似用以下公式表示：
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ｃ｜Ｐ＝（。．４４－０．０１６７ｆ１）ｓｉｎ【ｉ三！當(dāng)薔】－０．００１８４（Ａ一３）∥式（２—１

５）

圖２－２變槳距風(fēng)力機(jī)特性曲線（Ｃｐ—ＴＳＲ）

由式（２－１５）得到變槳距風(fēng)力機(jī)特性曲線（ｃ。－ＴＳＲ），如圖２－２所示，ａ）為立體圖， ｂ）為平面圖，從圖中可歸納以下兩點(diǎn)： （１）對(duì)于某一固定槳葉節(jié)距角盧，存在唯一的風(fēng)能利用系數(shù)最大值Ｃ，一。 （２）對(duì)于任意的尖速比Ａ，槳葉節(jié)距角∥＝０。下的風(fēng)能利用系數(shù)Ｃ，相對(duì)最大。 隨著槳葉節(jié)距角∥增大，風(fēng)能利用系數(shù)Ｃｐ明顯減小。 ３．轉(zhuǎn)矩系數(shù)Ｃｒ和推力系數(shù)ＣＦ 為了便于把氣流作用于風(fēng)力機(jī)所產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩和推力進(jìn)行比較，常以Ａ為變量做 成轉(zhuǎn)矩和推力的變化曲線。因此，轉(zhuǎn)矩和推力也要無(wú)因次化。

ｑ

。Ｔ
一 ｐｖ２ＳＲ

２焉１

２丙ｐｖ

２Ｔ

。＾冰
式（２—１６） 一

坼。甄１
，１

。；Ｆ
一洲Ｓ
２’
２

２而
∥～

２Ｆ

式中：ｒ——轉(zhuǎn)矩，單位為Ｎ?ｍ； Ｆ——推力，單位為Ⅳ。

２．２風(fēng)力機(jī)槳葉受力分析
無(wú)論風(fēng)力機(jī)的型號(hào)如何，槳葉都是其至關(guān)重要的部件。為了很好地理解它在控 制能量轉(zhuǎn)換中的作用，必須知道槳葉的空氣動(dòng)力特性。下面從風(fēng)輪靜止和運(yùn)動(dòng)兩種 情況研究槳葉的空氣動(dòng)力特性。
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２．２．１風(fēng)輪在靜止情況下葉片的受力分析

ｆ．

ｆ，

、＜＞ １
翅麓ｒ 置

２

Ｉ
Ｆ．

茗≮．，～

圖２—３風(fēng)輪靜止時(shí)槳葉受力情況

風(fēng)力機(jī)的風(fēng)輪由輪轂及均勻分布安裝在輪轂上的若干槳葉所組成。在安裝這些 槳葉時(shí)，必須對(duì)每支槳葉的翼片按同一旋轉(zhuǎn)方向，槳葉圍繞自身軸心線轉(zhuǎn)過(guò)一個(gè)給 定的角度，即使每個(gè)葉片的翼弦與風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)平面（風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)時(shí)槳葉柄所掃過(guò)的平面） 形成一個(gè)夾角盧，稱為安裝角（也就是槳葉節(jié)距角）。圖２．２示出風(fēng)輪的靜止時(shí)的受 力情況。設(shè)風(fēng)輪的中心軸位置與風(fēng)向一致（如何保持兩者的一致由偏航系統(tǒng)控制， 本文不作研究），當(dāng)氣流以速度礦流經(jīng)風(fēng)輪時(shí)，在槳葉Ｉ和槳葉ＩＩ上將產(chǎn)生氣動(dòng)力Ｆ 和Ｆ’。將Ｆ及Ｆ’分解成沿氣流方向的分力Ｅ和Ｅ‘（阻力）及垂直氣流方向的分力Ｅ 和Ｅ’（升力）。阻力Ｅ。和Ｅ形成對(duì)風(fēng)輪的正面壓力，而升力Ｅ和Ｅ’則對(duì)風(fēng)輪中心軸 產(chǎn)生轉(zhuǎn)動(dòng)力矩，從而使風(fēng)輪轉(zhuǎn)動(dòng)起來(lái)。 ２．２．２風(fēng)輪在轉(zhuǎn)動(dòng)情況下葉片的受力分析 下面分析風(fēng)輪起動(dòng)后以某種速度穩(wěn)定旋轉(zhuǎn)時(shí)葉片的受力情況。若風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)角速 度為Ｗ，則相對(duì)于葉片上距轉(zhuǎn)軸中心ｒ處的－ｄ，段葉片元（葉素）的氣流速度形將是 垂直于風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)面的來(lái)流速度ｙ與該葉片元的旋轉(zhuǎn)線速度ｗｒ的矢量和，如圖２．３所 示，這時(shí)以角速度Ｗ旋轉(zhuǎn)的槳葉，在與轉(zhuǎn)軸中心相距，處的葉片元的攻角口，已經(jīng) 不是Ｖ與翼弦的夾角，而是彬與翼弦的夾角了。，為彬與旋轉(zhuǎn)平面間的夾角，稱為 傾斜角，Ｉ一口＋盧。

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…套芯 鵠Ｐ
礦

、

鼠 純
建
．

轉(zhuǎn)

鬻

鎏爵一

圖２－４旋轉(zhuǎn)槳葉的氣流速度和受力情況

以相對(duì)速度形吹向葉片元的氣流，產(chǎn)生氣動(dòng)力Ｆ，Ｆ可以分解為垂直于彬方 向的升力Ｅ以及與彬方向一致的阻力Ｅ，也可以分解為在風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)面內(nèi)使槳葉旋 轉(zhuǎn)的力以及對(duì)風(fēng)輪正面的壓力。 由于風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)時(shí)葉片位于不同半徑處的線速度是不同的，因而相對(duì)于葉片各處 的氣流速度ｙ在大小和方向上也是不同的。如果葉片各處的安裝角盧都一樣，則葉 片各處的實(shí)際攻角口將不同。這樣除了攻角接近最佳值的一小段葉片升力較大外， 其他部分所得到的升力則由于攻角偏離最佳值而變得不理想。所以這樣的葉片不具 備良好的氣動(dòng)力特性。為了在沿整個(gè)葉片長(zhǎng)度方向均能獲得有利的攻角數(shù)值，就必 須使葉片每一個(gè)截面的安裝角隨著半徑的增大而逐漸減小。在此情況下，有可能使 氣流在整個(gè)葉片長(zhǎng)度均以最有利的攻角吹向每一葉片元。從而具有比較好的氣動(dòng)性 能，而且各處受力比較均勻，也增加了葉片的強(qiáng)度。這種具有變化的安裝角的葉片 稱為螺旋槳型葉片，而那種各處安裝角均相同的葉片稱為平板型葉片�，F(xiàn)在一般都 采用螺旋槳型葉片。 ２．２．３槳葉受力計(jì)算 利用葉素特性，取距離風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)軸ｒ處長(zhǎng)度為辦的葉片微元進(jìn)行分析。
‘

蝸２丟∥五南ｃ，【，一占ｃｏｔ伊＋口）】咖
皿＝三，．ｐ／ｖ２ｑｃｏｔ（ｆｌ＋口）【，＋Ｆｔａａ（＃＋ａ）妙

式（２－１７） 式（２—１８）

其中￡＝ｑ／Ｇ，升力系數(shù)ｃ，，和阻力系數(shù)ｑ的值可按相應(yīng)的攻角查取所選翼 型的氣動(dòng)特性曲線得到。

式中：ｙ——作用在葉片微元上的風(fēng)速。
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卜一翼型的弦長(zhǎng)，ｍ；
自然界的風(fēng)是瞬息萬(wàn)變的，不僅在時(shí)間上不斷變化，在空間上也分布也是不均 勻的。影響風(fēng)速變化的因素很多，除了氣候、地形環(huán)境等因素外，高度的影響也是 十分顯著的。

監(jiān)：粵ｙ 仃。
ｖｏ

式（２－１９）

其中％為距地面甌米觀測(cè)到的風(fēng)速，％是高度珂的風(fēng)速，ｎ是一個(gè)大約Ｏ．１～
０．４的系數(shù)，具體數(shù)值依據(jù)地表粗糙度進(jìn)行選擇，設(shè)定ｖｎ為風(fēng)速傳感器采到的風(fēng)速， 由于風(fēng)速傳感器一般安裝在機(jī)艙上，離風(fēng)輪中心的距離與塔架相比可以近似忽略不

計(jì)，礬近似就等于機(jī)艙中心高度。
槳葉在轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中，由于風(fēng)速的不同，在槳葉上產(chǎn)生的力Ｅ也不同，槳葉產(chǎn)生 垂直于風(fēng)輪掃及面的拍打振蕩，同時(shí)使傳動(dòng)機(jī)構(gòu)和塔架等產(chǎn)生受激振蕩，大大降低 風(fēng)力機(jī)的機(jī)械壽命，并會(huì)產(chǎn)生大量的噪音。特別是對(duì)風(fēng)輪直徑己經(jīng)上百米的大型風(fēng) 力機(jī)而言，這一問(wèn)題更為突出。

２．３風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的主要控制方法
２．３．１定槳距控制 傳統(tǒng)概念的風(fēng)電機(jī)組一般都是上風(fēng)向、三葉片的風(fēng)力機(jī)，通過(guò)增速齒輪箱驅(qū)動(dòng) 異步發(fā)電機(jī)，升壓后并入電網(wǎng)。定槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的主要特點(diǎn)是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的 風(fēng)輪葉片直接固定在輪轂上，葉片的槳距角在安裝時(shí)確定，運(yùn)行期間當(dāng)風(fēng)速變化時(shí)， 槳葉的迎風(fēng)角不能隨之變化，風(fēng)力機(jī)的功率調(diào)節(jié)完全依靠葉片的氣動(dòng)特性。風(fēng)力機(jī) 吸收的功率隨風(fēng)速不停地變化。發(fā)電機(jī)工作于同步轉(zhuǎn)速附近，而風(fēng)電機(jī)組風(fēng)輪的轉(zhuǎn) 換效率Ｃ。一般是在低于額定風(fēng)速時(shí)處在最佳區(qū)段。當(dāng)風(fēng)速超過(guò)額定風(fēng)速時(shí)，為了保 持發(fā)電機(jī)輸出功率恒定，通過(guò)葉片失速效應(yīng)降低Ｃ。，維持功率恒定。對(duì)于定槳距系 統(tǒng)，發(fā)電機(jī)正常工作滑差小于１％，允許滑差范圍一般在５％以內(nèi)，而實(shí)際風(fēng)速的變 化范圍卻很大。所以在小功率風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中定槳距控制方法可以達(dá)到較滿意的效 果，但是在７５０ＫＷ以上容量的機(jī)組的應(yīng)用中還存在一定的局限性。 ２．３．２變槳距控制 變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的主要特點(diǎn)是葉片通過(guò)軸承固定在輪轂上，葉片可以軸向 轉(zhuǎn)動(dòng)，根據(jù)需要借助控制技術(shù)來(lái)調(diào)整其槳距角。它通過(guò)變距調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)使風(fēng)輪葉片的 安裝角隨風(fēng)速變化而變化，從而達(dá)到調(diào)節(jié)功率的目的。在額定風(fēng)速以下時(shí)，．葉片攻
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角處于０。附近，此時(shí)葉片角度受控制環(huán)節(jié)精度的影響，變化范圍很小，可等同于 定槳距風(fēng)力機(jī)，在額定風(fēng)速以上時(shí)，變槳距機(jī)構(gòu)發(fā)生作用，調(diào)整葉片攻角，保證發(fā) 電機(jī)的輸出功率在允許范圍內(nèi)變動(dòng)。 隨著電力電子技術(shù)的發(fā)展，由常規(guī)變槳距風(fēng)力發(fā)電控制技術(shù)又演化出一種更為

先進(jìn)的控制技術(shù)——變速風(fēng)力發(fā)電技術(shù)。變速風(fēng)力發(fā)電控制技術(shù)主要針對(duì)變槳距控
制方法在低于額定風(fēng)速時(shí)的控制策略進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)反力矩使轉(zhuǎn)速跟 隨風(fēng)速變化，從而獲得最佳葉尖速比。變速風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組相 比提高了機(jī)組在低于額定風(fēng)速階段系統(tǒng)的功率輸出，在更大容量上將成為并網(wǎng)型風(fēng) 力發(fā)電機(jī)組的主力機(jī)型。 獨(dú)立槳葉控制是變槳距控制的另一個(gè)重要方式【引，已經(jīng)被國(guó)際風(fēng)電廠家采納。 針對(duì)統(tǒng)一槳葉控制存在的槳葉拍打震動(dòng)的缺點(diǎn)，目前已提出了基于槳葉受力加速度 權(quán)系數(shù)分配的獨(dú)立槳葉模糊控制和基于槳葉方位角權(quán)系數(shù)分配的獨(dú)立槳葉模糊控 制兩種獨(dú)立槳葉控制算法。通過(guò)仿真表明，應(yīng)用這兩種控制算法不僅能平穩(wěn)發(fā)電機(jī) 輸出功率，而且大大減小了槳葉的拍打震動(dòng)。 雖然獨(dú)立變槳距控制與統(tǒng)一槳葉控制（電液比例變槳距控制）變槳距控制結(jié)構(gòu)方 式不一樣，但是控制目標(biāo)都相同，即穩(wěn)定發(fā)電機(jī)的功率輸出。因此獨(dú)立變槳距控制 同樣也分兩個(gè)階段：當(dāng)風(fēng)速低于額定風(fēng)速時(shí)，槳葉節(jié)距角保持最優(yōu)捕獲風(fēng)能的位置 （一般為３度左右），控制發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速，使風(fēng)能利用系數(shù)Ｃ。保持最大值，使發(fā)電 機(jī)盡可能地輸出最大功率；當(dāng)風(fēng)速高于額定風(fēng)速時(shí)，調(diào)節(jié)槳葉節(jié)距角，使發(fā)電機(jī)輸 出穩(wěn)定在額定功率左右。

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第三章變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的數(shù)學(xué)模型

３．１概述
風(fēng)機(jī)將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能的過(guò)程可以簡(jiǎn)要描述為：風(fēng)以一定的速度和攻角作用在 風(fēng)輪槳葉上，使槳葉產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)力矩而轉(zhuǎn)動(dòng)，將風(fēng)能轉(zhuǎn)換為輪轂上的機(jī)械轉(zhuǎn)矩，進(jìn)而 通過(guò)增速器驅(qū)動(dòng)發(fā)電機(jī)產(chǎn)生電能。根據(jù)風(fēng)機(jī)葉片的空氣特性，風(fēng)能利用系數(shù)Ｃ。是葉 尖速比Ａ和槳距角∥的函數(shù)，即： Ｃｐ＝，（Ａ，／３） 風(fēng)力發(fā)電機(jī)捕捉風(fēng)能實(shí)際的有用功率輸出是：
１

式（３－１）

Ｐ＝去ｐ∞，Ｑ，∥）＇，３
二

式（３—２）

其中：只一風(fēng)輪吸收的功率，單位為Ｗ； Ｐ一空氣密度，單位為姆／ｍ３；

Ｓ一風(fēng)輪掃掠面積，單位為ｍ２；
Ｃ。一風(fēng)力機(jī)的風(fēng)能利用系數(shù)，即功率系數(shù)； Ａ一葉尖速比； ｐ一槳葉節(jié)距角，單位為度；

＇，一風(fēng)速，單位為ｍ／ｓ。
風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的理想功率曲線如下圖所示：

１５００

１２００

９００

６００

每琶湃督丑轔
３００

０

８

１６

２４

３己

罔嘲ⅣⅣ曲
圖３．１風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的理想功率曲線

由式（３－２）可知，對(duì)某一風(fēng)機(jī)而言，吸收的風(fēng)能取決于風(fēng)能利用系數(shù)ｑ和風(fēng)速１，?
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所以控制策略應(yīng)該是：在額定風(fēng)速以下時(shí)，追求該風(fēng)速下的最大功率利用系數(shù)以獲 得最大風(fēng)能；在額定風(fēng)速以上時(shí)，要保證功率輸出恒定，即理想的功率輸出的特性 應(yīng)如圖３．１所示。 ３．１．１風(fēng)速低于額定風(fēng)速情況 在風(fēng)速較低，發(fā)電機(jī)輸出功率未達(dá)到額定功率時(shí)，應(yīng)盡可能將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為輸出 的電能。從圖３．２上看，在槳葉節(jié)距角盧＝０。時(shí)Ｃ。相對(duì)最大。（由于槳葉形狀設(shè)計(jì)，

真實(shí)變槳距風(fēng)力機(jī)一般節(jié)距角盧＝３。時(shí)，ｃ，最大。）當(dāng)尖速比ＴＳＲ為ｋ時(shí)，風(fēng)能
利用率Ｃ，為最大ＣＰ一。由公式（３－３）、式（３－４）ｎ－Ｉ＂得：

厶一０．ＳｐＡＣ，，眥【÷】３礦一肼

Ｄ

式（３－３）

Ｋ＝ｏ．ｓｐａｃ，．麟ｐ】３ ～

式（３－４）

其中‰為最優(yōu)輸出功率，也是控制的目標(biāo)功率；Ｋ為最優(yōu)輸出功率常數(shù)。圖 ３．２給出了不同風(fēng)速下的發(fā)電機(jī)功率和最佳功率之間的關(guān)系，其中乙曲線由公式
（３．３）所得。從圖上可看出Ａ點(diǎn)和Ｂ點(diǎn)是功率控制的最佳點(diǎn)，而Ａ’點(diǎn)和召‘點(diǎn)由于轉(zhuǎn) 子轉(zhuǎn)速和風(fēng)速的比不是最佳尖速比，因此不是最佳工作點(diǎn)。由此可見(jiàn)利用變速恒頻 技術(shù)根據(jù)風(fēng)速相應(yīng)控制轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速，這樣可以使發(fā)電機(jī)工作在最佳功率狀態(tài)。在這個(gè)

控制過(guò)程中，不斷追蹤最佳功率曲線實(shí)際上就是要求風(fēng)能利用率ｃＰ恒定為ｑ一，
也可稱此過(guò)程為恒Ｃ刪矚控制過(guò)程。

和嘲 孵
鼬

鍛 搬 鈉
婀
曲啦 ２∞Ｄ ∞∞

一囂－拍神

圖３－２風(fēng)力機(jī)功率與最佳功率曲線

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３．１．２風(fēng)速高于額定風(fēng)速情況 當(dāng)風(fēng)速增加使發(fā)電機(jī)的輸出功率也隨之增加到額定功率附近時(shí)，由于風(fēng)力發(fā)電 機(jī)組的機(jī)械和電氣極限要求轉(zhuǎn)速和輸出功率維持在額定值左右。從圖３．２可以看出， 增大槳葉節(jié)距角，風(fēng)能的利用率明顯減小，發(fā)電機(jī)的輸出功率也相應(yīng)減小。因此當(dāng) 發(fā)電機(jī)輸出功率大于額定功率時(shí)，通過(guò)調(diào)節(jié)槳葉節(jié)距角減小發(fā)電機(jī)的輸出功率使之 維持在額定功率附近：當(dāng)輸出功率降到小于額定功率時(shí)，調(diào)節(jié)槳葉節(jié)距角增大輸出 功率。因此在高風(fēng)階段一般都采用變槳距控制【２４１。 通過(guò)能量傳遞可以得到進(jìn)一步分析，把風(fēng)輪掃及面內(nèi)的全部風(fēng)能層。，分為發(fā)電 機(jī)輸出電能最，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)的動(dòng)能ＥＭ和變槳距槳葉的能量損失睇（忽略其他機(jī)械和 電路能量損失）。
‘

監(jiān)溉；衄Ｅ＋齟Ｍ＋婭Ｐ

式（３－５）

由（３．４）式可知，當(dāng)風(fēng)能增加，而發(fā)電機(jī)要保持原來(lái)的額定功率，則必需使轉(zhuǎn)子 轉(zhuǎn)動(dòng)的動(dòng)能增加，相應(yīng)的轉(zhuǎn)速也要增加，這樣發(fā)電機(jī)的輸出功率也會(huì)相應(yīng)增加，因 此僅依靠變速恒頻控制不能解決高于額定風(fēng)速時(shí)的能量平衡問(wèn)題。如果增大槳葉的

節(jié)距角，使槳葉上的能量損失增大到皈一缸Ｐ時(shí)，就可保證發(fā)電機(jī)工作在額定功
率下；當(dāng)發(fā)電機(jī)輸出功率降低到額定功率以下時(shí)，則通過(guò)減小槳葉的節(jié)距角，使槳 葉上的能量損失減小，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速上升，發(fā)電機(jī)的輸出功率也增加。這樣通過(guò)變槳距 控制，使功率始終維持在額定功率。

３．２風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的模型
變槳距風(fēng)力機(jī)組模型的搭建對(duì)于系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性以及控制規(guī)律的研究都有重 要的意義。由于建模仿真是研究節(jié)距角的變化對(duì)風(fēng)力機(jī)輸出功率的影響，因此在建 模中忽略了增速箱的模型，設(shè)定風(fēng)力機(jī)與發(fā)電機(jī)采用直接驅(qū)動(dòng)方式。

圖３—３風(fēng)力發(fā)電機(jī)組結(jié)構(gòu)圖

風(fēng)力發(fā)電機(jī)組從控制系統(tǒng)角度來(lái)看可以分為三個(gè)子系統(tǒng)：風(fēng)輪氣動(dòng)特性模型、

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傳動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性模型和發(fā)電機(jī)模型。 ３．２．１風(fēng)輪氣動(dòng)特性模型 在系統(tǒng)中，我們假定可變距的槳葉是剛性的，系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩平衡公式如下：

‘警一互一易嵋
其中：Ｊ，一為風(fēng)輪轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，單位為ｋｇｍ２； ∞一為風(fēng)輪轉(zhuǎn)動(dòng)角速度，單位為ｒａｄ／ｓ； Ｚ一為風(fēng)輪所吸收的動(dòng)力矩，單位為Ｎｍ； 瓦一為能量傳遞裝置的全部阻力矩（假定集中在風(fēng)輪處），單位為Ｎｍ； ｙ一為齒輪傳動(dòng)比； Ｌ一為從次傳動(dòng)軸傳遞給剛性齒輪的扭矩，單位為Ｎｍ。

式（３—６）

Ｉ：立；ｃＰ（Ａ）曇肛尺２蔓
Ⅳ
二

Ⅳ

式（３—７）

其中：只一為風(fēng)輪所吸收的功率，單位為跏；
ｐ一為空氣密度，單位為培／ｍ３； 尺一為風(fēng)輪半徑，單位為ｍ；

Ｃ。Ｑ）一為風(fēng)輪的功率系數(shù)；
Ａ一為葉尖速度與上風(fēng)向速度之比；

＇，一為上風(fēng)向風(fēng)速，單位為ｍ／ｓ。

乙；ｃｌ＋生＋ｃ３ｗ Ｗ 其中ｃｌ，ｃ２，ｃ３是常數(shù)。 ３．２．２傳動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性模型
１．增速齒輪箱及其傳動(dòng)軸

式（３．８）

假定主動(dòng)軸及增速齒輪對(duì)均為絕對(duì)剛性的，所有柔性均集中在次傳動(dòng)軸上。亭代 表增速齒輪箱次傳動(dòng)軸兩端的相對(duì)位移角（見(jiàn)圖３－４）

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圖３－４次傳動(dòng)軸上的轉(zhuǎn)動(dòng)及變形

有下述運(yùn)動(dòng)方程： 亭一Ⅵ咋一％
式（３－９）

２扭矩Ｉ和亭的關(guān)系式

毛一１０４（１００亭３—２０宇２＋２孝）一（ｉｏｏ雪２—２０亭＋２）１０４
３．２．３發(fā)電機(jī)模型

式（３—１０）

１．異步發(fā)電機(jī)

，墨絲ｅｆｔ一乙一乙
其中：Ｊｓ一為異步發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，單位為ｋｇｍ２： ％一為異步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角速度，單位為ｒａｄ／ｓ； 乙一為作用在次傳動(dòng)軸上的扭矩，單位為Ｎｍ； ‘‘瓦一為發(fā)電機(jī)反扭矩。單位為Ｎｍ；

式（３－１１）

（ｗＧ—ｗ１）【瓴一三立÷）２＋＠．＋％’）２】 ≯忑ｉｇ驀ｍｌＵｌ２ｒ２百＇磊
其中：ｇ一為發(fā)電機(jī)極對(duì)數(shù)；
弧一為相數(shù)；

邢．１２）

阢一為電網(wǎng)電壓，單位為Ｖ； 嵋一為發(fā)電機(jī)同步轉(zhuǎn)速，單位為ｒａｄ／ｓ； ％一為發(fā)電機(jī)的當(dāng)量轉(zhuǎn)速，單位為ｔａｄ／ｓ；

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ｃ＇一為修正系數(shù)； ‘，Ｘ一分別為定子繞組的電阻和漏抗，單位為Ｑ； ，，，，易，一為發(fā)電機(jī)歸算后轉(zhuǎn)子繞組的電阻和漏抗，單位為Ｑ。 又有 ％一ｇｗｌ
２異步發(fā)電機(jī)的測(cè)速裝置

式（３－１３）

由于存在滯后，用一個(gè)慣性環(huán)節(jié)表示：

如一丟（％一％）
其中：‰一為速度傳感器測(cè)得的發(fā)電機(jī)的角速度，單位為ｒａｄ／ｓ；
Ｌ一為時(shí)間常數(shù)。
３槳距角∥變化的執(zhí)行機(jī)構(gòu)
假定為一慣性環(huán)節(jié)，

式（３－１４）

方。ｉ１（屏一盧）
其中：弓為時(shí)間常數(shù)。 ４．風(fēng)輪轉(zhuǎn)速與發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的關(guān)系式 嵋一（亭＋ｗｓ）／ｖ

式（３－１５）

式（３．１６）

３．３系統(tǒng)模型
Ｓｉｍｕｌｉｋ是ＭＡＴＬＡＢ眾多工具包中的一員，它現(xiàn)在已經(jīng)成為仿真領(lǐng)域的主流工 具。它是一種圖形化的仿真工具包，能夠進(jìn)行動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真和綜合分析，可 以處理線性系統(tǒng)、離散、連續(xù)和混合系統(tǒng)，以及單任務(wù)和多任務(wù)系統(tǒng)，并在同一系 統(tǒng)中支持不同的變化速率。 根據(jù)式（３—５）至式（３—１５）建模，整個(gè)系統(tǒng)的子模塊包含Ｃ。仿真模塊，能量傳動(dòng) 裝置的全部阻力矩模塊（假定集中在風(fēng)輪處）和風(fēng)輪模塊。以下通過(guò)Ｃ。仿真模塊和 能量傳動(dòng)裝置全部阻力矩模塊的搭建說(shuō)明系統(tǒng)建模過(guò)程。
２３

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ｑ仿真模塊
由式（２－１５）

ｃ，－（０．４４－０．０１６７ｆ１）ｓｉｎ【端】－０．００１８協(xié)那
建立ｑ的ｓｉｍｕｌｉｎｋ模塊圖如下：

圖３－５ ＣＰ仿真模塊圖

２．能量傳動(dòng)裝置的全部阻力矩模塊（假定集中在風(fēng)輪處）

圖３＿６全部阻力矩仿真模塊圖

３．風(fēng)力發(fā)電機(jī)組模型

參照ｑ、弓模塊的搭建方法對(duì)整個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行建模，仿真模塊圖如下：

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圖３－７風(fēng)力發(fā)電機(jī)組仿真模塊圖

此模型從左至右主要包含風(fēng)機(jī)、傳動(dòng)裝置和電動(dòng)機(jī)三部分。
３．４ Ｐｌ

Ｄ控制器設(shè)計(jì)及仿真結(jié)果分析

在工業(yè)控制中，ＰＩＤ控制是基本且最常用的方法。ＰＩＤ控制器形式比較簡(jiǎn)單， 它由比例、積分和微分（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ－Ｉｎｔｅｇｒａｌ－Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）構(gòu)成，其傳遞函數(shù)為：

比）一一∽＋琦∽舢屯知）Ｉ
式中：ｋｐ為比例系數(shù)，毛為積分時(shí)間常數(shù)，％為微分時(shí)間常數(shù) 控制輸出參數(shù)由三部分組成：

式（３．１７）

比例環(huán)節(jié)——根據(jù)偏差大小與偏差量成比例的調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制量，以此產(chǎn)生控制
作用，減小偏差。比例系數(shù)的作用是加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。 比例系數(shù)越大，系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快，調(diào)節(jié)精度越高，但易產(chǎn)生超調(diào)，甚至?xí)䦟?dǎo)致 系統(tǒng)不穩(wěn)定。比例系數(shù)取值過(guò)小，則會(huì)降低調(diào)節(jié)精度，使響應(yīng)速度變慢，從而延長(zhǎng) 調(diào)節(jié)時(shí)間，使系統(tǒng)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特性變壞。

積分環(huán)節(jié)——用于消除靜差，提高系統(tǒng)的無(wú)差度。積分作用的強(qiáng)弱取決于積分
時(shí)間常數(shù)的大小，麓越小積分作用越強(qiáng)，但是積分作用過(guò)強(qiáng)在響應(yīng)過(guò)程的初期會(huì)產(chǎn)

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生積分飽和的現(xiàn)象，從而引起響應(yīng)過(guò)程的較大超調(diào)。

微分環(huán)節(jié)——根據(jù)偏差的變化趨勢(shì)調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制量，改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。在
響應(yīng)過(guò)程中抑制偏差向任何方向的變化，對(duì)偏差變化進(jìn)行提前預(yù)報(bào)。但是屯過(guò)大， 會(huì)使響應(yīng)過(guò)程提前制動(dòng)，從而延長(zhǎng)調(diào)節(jié)時(shí)間，而且會(huì)降低系統(tǒng)的抗干擾性能。 封裝后的ＰＩＤ控制器圖

圖３－８ ＰＩＤ控制器封裝圖

加入ＰＩＤ控制器后的系統(tǒng)模塊圖：

圖３－９采用ＰＩＤ控制器時(shí)系統(tǒng)模塊圖

在ＭＡＴＬＡＢ中搭建的系統(tǒng)模型如上圖。采用的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的額定風(fēng)速是 １２ｍ／ｓ，額定輸出功率是３００ｋｗ。在低于額定風(fēng)速時(shí)，控制的目標(biāo)是尋求最大功率
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系數(shù)以捕獲最大風(fēng)能。從風(fēng)電場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，槳距角為０。，葉尖速比為９時(shí)， 功率系數(shù)的值最大（約為０．４６２３）。因此，在低于額定風(fēng)速時(shí)將槳葉節(jié)距角置于０。， 而只要調(diào)節(jié)風(fēng)輪轉(zhuǎn)速，使之與風(fēng)速的比保持不變（Ａ－當(dāng)竺＝９），即可獲得最佳功率
＇，

系數(shù)Ｃ。。。。；在高于額定風(fēng)速時(shí)，控制的目標(biāo)是保持輸出功率穩(wěn)定在最大允許值。因 此在風(fēng)速較高時(shí)，通常通過(guò)調(diào)整槳葉節(jié)距角來(lái)調(diào)節(jié)功率利用系數(shù)Ｃ，的值，以此保持 輸出功率為最大允許值。 低于額定風(fēng)速時(shí)，采用ＰＩＤ控制器改變發(fā)電機(jī)定子電壓，以此調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)反力 矩來(lái)改變轉(zhuǎn)速，槳葉節(jié)距角置于０一；高于額定風(fēng)速時(shí)，采用ＰＩＤ控制器調(diào)節(jié)槳葉 節(jié)距角來(lái)改變Ｃ。值，仿真結(jié)果如下所示： 低于額定風(fēng)速：’，＝８ｍ／ｓ時(shí)系統(tǒng)功率輸出曲線：

功率．

時(shí)間．Ｊ

風(fēng)速＇，＝ｌｌｍ／ｓ時(shí)系統(tǒng)功率輸出曲線：

時(shí)間ｐ
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高于額定風(fēng)速：ｖ＝ｌＳｍ／ｓ時(shí)系統(tǒng)功率輸出曲線：

功率．

時(shí)間．

由以上系統(tǒng)仿真輸出的功率曲線可得出：在單一風(fēng)速的簡(jiǎn)單風(fēng)況下，傳統(tǒng)ＰＩＤ 控制器具有較好的響應(yīng)速度和調(diào)節(jié)特性。

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第四章模糊控制基本理論及模糊控制器的設(shè)計(jì)

無(wú)論是經(jīng)典控制原理還是現(xiàn)代控制原理，他們的共同特點(diǎn)是：控制器的設(shè)計(jì)都 必須建立在被控對(duì)象的精確模型基礎(chǔ)上，沒(méi)有精確的數(shù)學(xué)模型，控制器的控制效果 及精度都將受到很大的制約。但是在現(xiàn)實(shí)生活中，大多數(shù)系統(tǒng)都具有非線性、時(shí)變、 大延遲等特性，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型。因此，為了滿足現(xiàn)實(shí)的需要，人們開(kāi)始 將模糊控制理論應(yīng)用于控制系統(tǒng)，這就是模糊控制產(chǎn)生的背景。 模糊控制系統(tǒng)是以模糊集合化、模糊語(yǔ)言變量及模糊推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī) 數(shù)學(xué)控制系統(tǒng)。從線性控制系統(tǒng)和非線性控制系統(tǒng)的角度分類，模糊控制系統(tǒng)是一 種非線性控制系統(tǒng)；從控制器的智能性看，模糊控制屬于智能控制的范疇，而且它 已經(jīng)成為目前實(shí)現(xiàn)智能控制的一種重要而有效的形式。

因此，當(dāng)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型未知或不確定時(shí)，特別是對(duì)于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組控制系統(tǒng)一
一一線性、多變量系統(tǒng)，模糊控制能達(dá)到令人滿意的效果。模糊控制系統(tǒng)框圖如下：

圖４－１模糊控制系統(tǒng)框圖

模糊控制系統(tǒng)一般可分為五個(gè)組成部分： （１）模糊控制器。他是各類模糊控制系統(tǒng)的核心部分。由于被控對(duì)象的不同， 以及對(duì)系統(tǒng)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特性的要求和所應(yīng)用的控制規(guī)則各異，可以構(gòu)成各類型的控 制器。在模糊控制理論中，采用基于模糊控制的知識(shí)表示和規(guī)則推理的語(yǔ)言型“模 糊控制器＂，這也是模糊控制系統(tǒng)區(qū)別與其他控制系統(tǒng)的特點(diǎn)所在。模糊控制器的 主要功能有三個(gè)：模糊化處理，模糊推理（決策），非模糊化處理（精確化處理）。 （２）輸入一輸出接口。模糊控制器通過(guò)輸入一輸出接口從被控對(duì)象獲得數(shù)字信號(hào) 量，并將模糊控制器決策的輸出數(shù)字信號(hào)經(jīng)過(guò)數(shù)模轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)變?yōu)槟M信號(hào)，然后送 給被控對(duì)象。在Ｉ／Ｏ接口裝置中，除了Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａ轉(zhuǎn)換外，還包括必要的電平轉(zhuǎn)換。 （３）執(zhí)行機(jī)構(gòu)。包括各種交、直流電動(dòng)機(jī)，步進(jìn)電動(dòng)機(jī)等。 （４）對(duì)象。被控對(duì)象可以是一種設(shè)備或裝置以及他們的群體，也可以是一個(gè)生 產(chǎn)的、自然的、社會(huì)的、生物的或其他各種的對(duì)象或過(guò)程。對(duì)于那些難以建立精確 數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜對(duì)象，更適宜采用模糊控制。 （５）檢測(cè)裝置。傳感器是較常用的檢測(cè)裝置，傳感器是將被控對(duì)象或各種過(guò)程
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的被控制量轉(zhuǎn)化為電信號(hào)（模擬或數(shù)字）的一類裝置。被控量往往是非電量，如速 度、加速度、壓力等。傳感器在模糊控制系統(tǒng)中占有十分重要的地位，他的精度往 往直接影響整個(gè)模糊控制系統(tǒng)的精度。因此，在選擇傳感器時(shí)，應(yīng)十分注意選擇精
度高且穩(wěn)定性好的傳感器。

４．１模糊控制的基本概念及原理
４．１．１模糊控制的基本概念 在控制過(guò)程中，許多情況下由于被控對(duì)象（或過(guò)程）的復(fù)雜性或其機(jī)理的不明確 性，缺乏必要的檢測(cè)手段或測(cè)試裝置不能進(jìn)入被測(cè)試區(qū)等等各種原因，致使無(wú)法建 立被控對(duì)象或過(guò)程的精確數(shù)學(xué)模型。這類過(guò)程一般為多變量、非線性、強(qiáng)耦合的系 統(tǒng)，各種參數(shù)也往往存在時(shí)變性，因此用經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論往往難以解 決，得不到滿意的控制效果。而對(duì)于這種常規(guī)方法難以控制的對(duì)象，采用有經(jīng)驗(yàn)的 操作人員對(duì)其進(jìn)行手動(dòng)控制卻可以收到較為滿意的控制效果。 人的控制經(jīng)驗(yàn)或策略一般是用語(yǔ)言來(lái)描述的，這些語(yǔ)言表達(dá)的控制規(guī)則又帶有 相當(dāng)?shù)哪：浴Ｈ缭诮?jīng)驗(yàn)規(guī)則中，“較小＂、“較大＂、“接近’’、“偏大’，“偏小’’等 表示控制動(dòng)作的詞語(yǔ)都具有一定的模糊性。這些規(guī)則的形式正是模糊條件語(yǔ)句的形 式，用模糊數(shù)學(xué)的方法來(lái)描述過(guò)程變量和控制作用的這些模糊概念及它們之間的關(guān) 系，又可以根據(jù)這種模糊關(guān)系及某時(shí)刻過(guò)程變量的檢測(cè)值（需化成模糊量）用模糊邏 輯推理的方法得出此時(shí)刻的控制量。模糊控制的基本思想就是利用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)人 的控制經(jīng)驗(yàn)。 ４．１．２模糊控制的基本原理 模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，模糊控制器通常由輸入輸出量的規(guī)范 化、輸入量的模糊化、模糊語(yǔ)言控制規(guī)則、邏輯推理、輸出量的清晰化幾個(gè)環(huán)節(jié)組 成。模糊控制器框圖如下所示，

圖４－２模糊控制器框圖

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輸入輸出量的規(guī)范化是指將規(guī)范化的控制器的輸入、輸出限制在規(guī)定的范圍 內(nèi)，以便于控制器的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。 模糊化運(yùn)算是將輸入空間的觀測(cè)量映射為輸入論域上的模糊集合。模糊化在處 理信息方面具有重要的作用。在模糊控制中，觀測(cè)到的數(shù)據(jù)常常是清晰量。由于模 糊控制器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是基于模糊集合的方法，因此對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化是必 不可少的一步。
，

語(yǔ)言規(guī)則和邏輯推理是模糊控制器的核心環(huán)節(jié)。規(guī)則庫(kù)由一系列“ＩＦ．ＴＨＥＮ” 型的模糊條件旬構(gòu)成。條件句的前件為輸入變量，后件為控制變量。對(duì)于多輸入多 輸出的（ＭＩＭＯ）模糊系統(tǒng)，則有多個(gè)輸入和前提條件以及多個(gè)結(jié)論。根據(jù)模糊輸 入量和語(yǔ)言控制規(guī)則，模糊邏輯推理決定輸出量的一個(gè)分布函數(shù)。 清晰化運(yùn)算是將輸出量的分布函數(shù)轉(zhuǎn)化為規(guī)范化的輸出量，最后控制器將規(guī)范 化的輸出量轉(zhuǎn)換為實(shí)際的輸出值（即控制量）去控制系統(tǒng)。 模糊控制器的控制規(guī)則由計(jì)算機(jī)的程序?qū)崿F(xiàn)，計(jì)算機(jī)通過(guò)采樣獲取被控制量的 精確值，然后將此值與給定值比較得到誤差信號(hào)ｅ（在此取誤差反饋），再將誤差信 號(hào)作為模糊控制器的輸入量，把誤差信號(hào)ｅ的精確量進(jìn)行模糊化變成模糊量，誤差 ｅ的模糊量可用相應(yīng)的模糊語(yǔ)言表示，至此得到了誤差Ｅ的模糊語(yǔ)言集合的一個(gè)子 集 ￡（Ｅ實(shí)際上是一個(gè)模糊向量），再由Ｅ和模糊控制規(guī)則尺（模糊關(guān)系）根據(jù)推理合成規(guī) 則進(jìn)行決策，得到模糊控制量

Ｕ＝ＥｏＲ

式（４—１）

式中Ｕ為一個(gè)模糊量。為了對(duì)被控對(duì)象實(shí)施精確的控制，還需要將模糊量Ｕ轉(zhuǎn) 換為精確量ｕ，這一步驟在圖４．２中為清晰化處理，得到精確的數(shù)字控制量后經(jīng)過(guò) 數(shù)模轉(zhuǎn)換，變?yōu)榫_的模擬量后送給執(zhí)行機(jī)構(gòu)，對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制。 綜上所述，模糊控制算法可概括為下述四個(gè)步驟： （１）根據(jù)本次采樣得到的系統(tǒng)輸出值，計(jì)算系統(tǒng)所選擇的系統(tǒng)輸入變量。 （２）將輸入變量的精確值變?yōu)槟：俊?（３）根據(jù)輸入的模糊量及模糊控制規(guī)則，按模糊推理合成規(guī)則計(jì)算控制量。 （４）由上述得到的控制量是模糊量，通過(guò)清晰化，計(jì)算精確的控制量。

４．２模糊控制器的設(shè)計(jì)
模糊控制器的設(shè)計(jì)分以下幾個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)：
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（１）精確量的模糊化。確定輸入／輸出量的上下限，作為論域，選擇合適的量
化因子、比例因子（Ｓｃａｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ）等參數(shù)，將語(yǔ)言變量的語(yǔ)言值化為某適當(dāng)論

域上的模糊子集；其次要給出輸入／輸出量的模糊化等級(jí)，并確定語(yǔ)言變量的模糊
子集的隸屬函數(shù)（Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）；

（２）模糊控制算法的設(shè)計(jì)，通過(guò)一組模糊條件語(yǔ)句構(gòu)成模糊控制規(guī)則，并計(jì)算 模糊控制器的語(yǔ)言控制規(guī)則（Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ
ｃｏｎｔｒｏｌ

ｒｕｌｅｓ）所決定的模糊關(guān)系；

（３）輸出信息的模糊判決，并完成由模糊量到精確量的轉(zhuǎn)化； （４）編制模糊控制算法的應(yīng)用程序并用Ｍａｔｌａｂ的模糊工具箱進(jìn)行仿真。 ４．２．１確定控制量、被控制量并決定控制器的形式 確定模糊控制器的控制量、被控制量并決定控制器的形式的過(guò)程也就是確定模 糊控制器結(jié)構(gòu)的過(guò)程。模糊控制系統(tǒng)往往把一個(gè)被控制量（通常是系統(tǒng)的輸入量）的 偏差、偏差變化以及偏差變化的變化率作為模糊控制器的輸入。雖然從形式上看， 這時(shí)輸入量應(yīng)該是三個(gè)，但是由于輸入量都與偏差有直接關(guān)系，人們也習(xí)慣稱它為 單變量模糊控制系統(tǒng)。 通常將模糊控制器輸入變量的個(gè)數(shù)稱為模糊控制器的維數(shù)，圖４．３所示的是模 糊控制器的幾種結(jié)構(gòu)形式。從理論上講，模糊控制器的維數(shù)越高，控制越精細(xì)，但 是維數(shù)過(guò)高，模糊控制規(guī)則也就變得越復(fù)雜，’控制算法的實(shí)現(xiàn)也就越困難。所以目 前廣泛應(yīng)用的是二維的模糊控制器。本論文也采用二維的模糊控制器。

糗期控制器 《ｌｌ。維嫫溯紛秘器

呼
乏

狡糊控制凝

ｔ２｝。一縫壤湖霾讎潺

乏Ｉ

一ｋ阿Ｈ出墓每
（３）三雒摟溯羚糕貉

Ｆ－

艇朔挺剃器

圖４－３模糊控制器結(jié)構(gòu)

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４．２．２將精確量模糊化并建立模糊控制規(guī)則 控制規(guī)則的設(shè)計(jì)是設(shè)計(jì)模糊控制器的關(guān)鍵，一般包括三部分設(shè)計(jì)內(nèi)容：選擇描 述輸入．輸出變量的詞集、定義模糊變量的模糊子集及建立模糊控制器的模糊控制
規(guī)則。

１．選擇描述輸入一輸出變量的詞集 模糊控制器的控制規(guī)則表現(xiàn)為一組模糊條件語(yǔ)句，在條件語(yǔ)句中描述輸入．輸 出變量狀態(tài)的一些詞匯（如“正大＂、“負(fù)小’’等）的集合，稱為這些變量的詞集（也稱 為變量的模糊狀態(tài)）。 一般來(lái)說(shuō)，人們總是按照習(xí)慣，常將相比的同類事物分為“大’’、“中＂、“小’’ 或“高’’、“中＂、“低＂３個(gè)等級(jí)。因此，一般都選用３個(gè)等級(jí)的模糊概念來(lái)描述模 糊控制器的輸入、輸出變量的狀態(tài)。考慮到正、負(fù)兩個(gè)方向及零狀態(tài)，共有七個(gè)詞
匯，即

｛負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大｝
用英文縮寫表示為： ｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，０，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝ 一對(duì)偏差來(lái)說(shuō)，有時(shí)還將零值分成“正零＂（ｅｏ）與“負(fù)零＂（Ｎｏ）兩個(gè)值。這樣，就在 原７個(gè)值基礎(chǔ)上構(gòu)成８?jìng)�(gè)語(yǔ)言變量值的模式。 描述輸入、輸出變量的詞匯都具有模糊特性，可用模糊集合來(lái)表示。因此，模 糊概念的確定問(wèn)題就直接轉(zhuǎn)化為求取模糊集合隸屬函數(shù)的問(wèn)題。 ２．定義模糊變量的模糊子集 定義一個(gè)模糊子集，實(shí)際上就是要確定模糊子集隸屬函數(shù)曲線的形狀。將確定 的隸屬函數(shù)曲線離散化，就得到了有限個(gè)點(diǎn)上的隸屬度，便構(gòu)成了一個(gè)相應(yīng)的模糊 變量的模糊子集。如圖４．４所示的隸屬函數(shù)曲線表示論域ｘ中的元素ｘ對(duì)模糊集合 ４的隸屬程度，設(shè)定
一．…．Ｘ
．．

ｔ｛一６，一５，—４，一３，—２，一１＇ｏ，１，２，３，４，５，６｝

Ａ隸屬函數(shù)曲線如圖４．４所示，

３３

圖４－４ Ａ的隸屬函

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有心（２）＝心（６）一Ｏ．２，心（３）ａ心（５）＝０．７，兒（４）．－１ 論域Ｘ內(nèi)除ｘ＝２，３，４，５，６外各點(diǎn)的隸屬函數(shù)均為零，則模糊變量Ａ的模糊子集為：
．０．２ ０．７ １ ０．７ ０．２

Ａ一一＋一＋一＋一＋一 ２ ３ ４ ５ ６
一

不難看出確定了隸屬函數(shù)曲線后，就很容易定義出一個(gè)模糊變量的模糊子集。 試驗(yàn)研究結(jié)果表明，用正態(tài)型隸屬函數(shù)曲線來(lái)描述人進(jìn)行控制活動(dòng)時(shí)的模糊概念是 適宜的，因此我們可以用正態(tài)分布函數(shù)來(lái)表示誤差Ｅ、誤差變化率ＥＣ及控制量Ｕ的

七個(gè)語(yǔ)言值｛胭，ＮＭ，船，０，ＰＳ，ＰＭ，船｝的隸屬函數(shù)。其正態(tài)函數(shù)為：

Ｆ（ｘ）＝ｅｘｐ［一仁≥２】
（７

式（４．２）

其中，參數(shù)仃的大小直接影響隸屬函數(shù)曲線的形狀，而隸屬函數(shù)曲線的形狀不 同導(dǎo)致不同的控制特性。隸屬函數(shù)曲線形狀較尖的模糊子集其分辨率較高，控制靈 敏度較高；相反，隸屬函數(shù)曲線形狀較緩，控制特性也較平緩，系統(tǒng)穩(wěn)定性較好。 因此，在選擇模糊變量的模糊集的隸屬函數(shù)時(shí)，在誤差較大的區(qū)域采用低分辨率的 模糊集，在誤差較小或接近零的區(qū)域采用高分辨率的模糊集。 在選擇描述某一模糊變量的各個(gè)模糊子集時(shí)，要注意使論域中的任一點(diǎn)對(duì)這些 模糊子集的隸屬度的最大值不能太小，否則會(huì)在這樣的點(diǎn)附近出現(xiàn)不靈敏區(qū)，造成 失控，使模糊控制系統(tǒng)控制性能變壞。適當(dāng)?shù)脑黾痈髂：兞康哪：蛹撚蛑械?元素的個(gè)數(shù)，如一般論域中的元素的個(gè)數(shù)的選擇均不低于１３個(gè)，而模糊子集總數(shù) 通常選７個(gè)，當(dāng)論域中元素的總數(shù)為模糊子集總數(shù)的２～３倍時(shí)，模糊子集對(duì)論域 的覆蓋程度較好。可用口大小來(lái)描述兩個(gè)模糊子集之間的相互影響程度，當(dāng)口較小 時(shí)，控制靈敏度較高，當(dāng)乜較大時(shí)，模糊控制器魯棒性較好。口取得過(guò)小或過(guò)大都 不好，一般口取０．４＂－＇０．８。 ３．建立模糊控制器的模糊控制規(guī)則 模糊控制器的控制規(guī)則基于手動(dòng)控制策略，而手動(dòng)控制策略又是人們通過(guò)學(xué) 習(xí)、試驗(yàn)以及長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)積累而逐漸形成的，存儲(chǔ)在操作者頭腦中的一種技術(shù)知識(shí)集 合。手動(dòng)控制作用同自動(dòng)控制系統(tǒng)中的控制器的作用是基本相同的，所不同的是手 動(dòng)控制決策是基于操作經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)知識(shí)，而控制器的控制決策是基于某種控制算法 的數(shù)值運(yùn)算。利用模糊集合理論和語(yǔ)言變量的概念，可以把利用語(yǔ)言歸納的手動(dòng)控 制策略上升為數(shù)值運(yùn)算，于是可以利用計(jì)算機(jī)完成這個(gè)任務(wù)以代替手動(dòng)控制，從而 實(shí)現(xiàn)模糊自動(dòng)控制。 常見(jiàn)的模糊控制語(yǔ)句以及其相對(duì)應(yīng)的模糊關(guān)系Ｒ概述如下： （１）ｉｆＡｔｈｅｎＢ
Ｒ＝ＡｘＢ

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（２）／／，Ａｔｈｅｎ

ＢｅｌｓｅＣ

Ｒ一，嬋×旱）Ｕｇ×ｇ）
（３）礦．４ａｎｄＢｔｈｅｎＣ
Ｒ ｔ（ＡｘＢ）ｒ。Ｃ

（４）／／ＡｏｒＢａｎｄＣｏｒＤｔｈｅｎＥ Ｒ＝【似＋Ｂ）ｘＥ］ｏ［（Ｃ＋Ｄ）ｘＥ】 （５＞ｉｆＡｔｈｅｎＢａｎｄｉｆＡｔｈｅｎＣ 尺，（Ａｘ口）ｏ似×Ｃ） （６）／ｆＡ，ｔｈｅｎＢ，ｏｒｉｆＡ，ｔｈｅｎＢ，
一ｌ 一１ 一‘ 一Ｚ

璺。嬋，×孕。）Ｕ ａ２ｘ旱：）
下面說(shuō)明建立模糊控制規(guī)則表的基本思想。首先考慮誤差為負(fù)的情況： 當(dāng)誤差為負(fù)大（正大）時(shí)候，而誤差變化為負(fù)（正），這時(shí)誤差有增大的趨勢(shì)，為 盡快消除已有的負(fù)大誤差并抑制誤差變大，所以控制量的變化取正大。 當(dāng)誤差為負(fù)（正）而誤差變化為ｉＥ（負(fù)）時(shí)，系統(tǒng)本身已有減少誤差的趨勢(shì)，所以 為盡快消除誤差且又不超調(diào)，應(yīng)取較小的控制量。若誤差變化為正大或正中（負(fù)大 或負(fù)中）時(shí)，控制量不宜增大，否則造成超調(diào)會(huì)產(chǎn)生正誤差，因此這時(shí)控制量變化
取為０。

當(dāng)誤差為負(fù)�。ㄕ。⿻r(shí)，系統(tǒng)接近穩(wěn)態(tài)，若誤差變化為負(fù)（正），選取控制量變 化為正中或ｉＥｄ，以抑制誤差往負(fù)ＯＥ）方向變化；若誤差變化為正（負(fù)），系統(tǒng)本身有 趨勢(shì)消除負(fù)小的誤差，選取控制量變化為正小或Ｏ即可。 上述選取控制量變化的原則：當(dāng)誤差大或較大時(shí)，選擇控制量以盡快消除誤差

為主；當(dāng)誤差較小時(shí)，選擇控帶惶要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn)。
４．２．３精確量和模糊量的相互轉(zhuǎn)換 精確量的模糊化方法 將精確量轉(zhuǎn)化為模糊量的過(guò)程稱為模糊化，模糊化常用的兩種方法：

１．

（１）把精確量離散化，如把在【．６，＋６】變化的連續(xù)量分為七個(gè)檔次，每一個(gè)檔次
對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊集，這樣處理使模糊化過(guò)程簡(jiǎn)單。根據(jù)人們對(duì)事物的判斷對(duì)應(yīng)模糊子
，工一４、＇

集的隸屬函數(shù)采用正態(tài)分布函數(shù)表示，即肛Ｏ）－ｅ １’，如下表４．１所示：

３５

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表４．１
、 、
Ｅ

《＼ 語(yǔ)言值＼∑
ＰＢ

、

．６

．５

．４

．３

．２

．１

Ｏ

＋１

＋２

＋３

＋４

＋５

＋６

Ｏ Ｏ ０ ０ ０ ０．２ １．Ｏ

Ｏ ０ Ｏ Ｏ ０ Ｏ．７ Ｏ．８

Ｏ Ｏ ０ Ｏ Ｏ．２ １．０ ０．４

０ ０ ０ Ｏ ０．７ ０．７ Ｏ．１

０ Ｏ ０ Ｏ １．Ｏ ０．２ ０

０ Ｏ ０

０ Ｏ ０ １．０ ０ ０ ０

Ｏ Ｏ ０．９ ０．５ Ｏ Ｏ Ｏ

Ｏ ０．２ １．０ ０ ０ Ｏ ０

０．１ Ｏ．７ Ｏ．７ ０ Ｏ ０ ０

０．４ １．０ Ｏ．２ Ｏ ０ ０
●

０．８ ０．７ ０ ０ ０ ０ ０

１．Ｏ Ｏ。２ Ｏ ０ ０ ０ ０

ＰＭ
ＰＳ ＺＯ ＮＳ

Ｏ．５
０．９ ０ ０

ＮＭ
ＮＢ

０

在這種模糊化方法中，語(yǔ)言值ＮＢ的模糊化集合

瑚，坐＋墮＋墜＋些
一 一６ —５—４—３ ０．８ ０．４ ０．１ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０

＝（１．０

０）

精確量ｘ的實(shí)際變化范圍為【ａ，ｂ】，應(yīng)先將【ａ，ｂ］Ｎ剛Ｊ精確量轉(zhuǎn)化為【一６，＋６１１滅
間變化的變量Ｙ，采用的公式為

１２Ｉｘ一坐】 Ｙ一—＿上
口一口

式（４—３）

由于計(jì)算出的Ｙ值不一定是整數(shù)，可以采用四舍五入法把它歸入最接近ｙ的整 數(shù)。 （２）第二種方法更為簡(jiǎn)單，它是將在某區(qū)間的精確量Ｘ模糊化成這樣的一個(gè)模 糊子集，它在點(diǎn)ｘ處的隸屬度為ｌ，除點(diǎn)ｘ外其余各點(diǎn)的隸屬度均為０，例如．６所對(duì) 應(yīng)的模糊量為

ＮＢ。坐＝（１．０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ｏ）
２模糊決策

～６。

。

模糊控制器的輸出是一個(gè)模糊集，它包含控制量的各種信息，當(dāng)被控對(duì)象僅能 接受一個(gè)精確的控制量時(shí)就要進(jìn)行模糊決策（模糊判決），，把模糊量轉(zhuǎn)化為精確量。 把模糊量轉(zhuǎn)化為精確量的過(guò)程稱為清晰化，又稱為去模糊化或稱為模糊決策。 模糊決策主要有以下三種方法： （１）最大隸屬度法。

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對(duì)于模糊控制器的輸出模糊集４，其對(duì)應(yīng)的論域：Ｕ＝｛Ｈ。，“：，．．．，“。）。模糊決策的
最大隸屬度原則就是選擇模糊集Ａ中隸屬度最大的那個(gè)元素吩，作為觀測(cè)結(jié)果且％ 滿足：
“一（“ｆ）芑“Ａ（砧ｊ），ＵＪ ＥＵ，ｉ≠＿，

如果在輸出的模糊子集Ａ中，具有最大隸屬度的那些元素是連續(xù)的（即隸屬函數(shù) 出現(xiàn)一個(gè)平頂，有多個(gè)連續(xù)的最大值１，則取其平頂?shù)闹匦乃鶎?duì)的論域元素作為決
策輸出，即對(duì)這些元素取平均值。

這種決策方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易行，缺點(diǎn)是它概括的信息量較少。 （２）中位數(shù)判決法。 為了充分利用控制器輸出模糊集彳所有的信息，我們可以采用中位數(shù)判決法即 將隸屬函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)所圍成的面積平分為兩部分，所對(duì)應(yīng)論域元素Ｈ‘作為決策 輸出，即Ｈ。滿足

藝心＠）＝箋絲＠）
例如，設(shè)【，；一０．１＋墮＋盟＋墜＋旦＋坐＋墮＋墜＋絲，由式４－４有 一４ －２ ０ １ ３ ４ —３ —１ ２
一

式（４．４）

０．１＋０．５＋０．１＋０．１＋０＋０．４＝０．４＋０．５＋０．１＋０．２

則取中位數(shù)球‘＝ｌ作為輸出。 （３）加權(quán)平均判決法。 加權(quán)平均判決法的關(guān)鍵在于權(quán)系數(shù)的選擇。一般來(lái)講，權(quán)系數(shù)的確定與系統(tǒng)響 應(yīng)特性有關(guān)，因此可以根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求或經(jīng)驗(yàn)來(lái)選取適當(dāng)?shù)募訖?quán)系數(shù)，為簡(jiǎn)單起 見(jiàn)，通常選用隸屬函數(shù)作為加權(quán)系數(shù)，則決策輸出表述為

Ｈ。．翠豎
∑鈞＠）
４．２．４論域、量化因子、比例因子的選擇 論域及其基本理論

如，

１．

我們把模糊控制器的輸入變量誤差、誤差變化的實(shí)際范圍稱為這些變量的基本 論域，被控對(duì)象實(shí)際要求的控制量的變化范圍稱為模糊控制器的輸出變量的基本論 域。顯然基本論域內(nèi)的量為精確量。
３７

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設(shè)誤差的基本論域?yàn)椤疽弧＃簟�，誤差變化的基本論域?yàn)椴罚耄搿�，模糊控�?器的輸出變量的基本論域?yàn)椴沸郑洹俊?誤差變量所取的模糊子集的論域?yàn)?br />
｛一刀，一以＋１’…，０，，Ｉ－１，ｎ｝
誤差變化變量所取的模糊子集的論域?yàn)?br />
｛一所，嘲＋Ｌ…，０，ｍ－１，ｍ｝
控制量所取的模糊子集的論域?yàn)?br />
｛ｏ，一ｚ＋１’…，ｏ，ｚ－１，１｝
有關(guān)論域選擇的問(wèn)題，一般選擇誤差論域ｎ苫６，選擇誤差變化論域ｍ
２

６，控

制量的論域Ｚ≥７，這樣能滿足模糊集論域中所含元素個(gè)數(shù)為模糊語(yǔ)言詞集總數(shù)的兩 倍以上，確保模糊集能較好的覆蓋論域，避免失控現(xiàn)象。
２．

量化因子和比例因子

為了進(jìn)行模糊化處理，必須將輸入變量從基本論域轉(zhuǎn)換到相應(yīng)的模糊集論域， 這中間需將輸入變化量乘以相應(yīng)的量化因子。誤差的量化因子疋和誤差變化的量化 因子Ｋ，由下述公式表示 Ｋ＝旦
氣

式（４．６）

ｋ。旦
ｋ
３．

量化因子及其比例因子的選擇 設(shè)計(jì)一個(gè)控制器除了要有一個(gè)較好的模糊控制規(guī)則外，合理的選擇模糊控制器

的輸入變量的量化因子和輸出控制量的比例因子也是非常重要的。選擇量化因子和 比例因子要充分考慮與Ｄ／Ａ，Ａ／Ｄ轉(zhuǎn)換的精度相協(xié)調(diào)，使接口板的轉(zhuǎn)換精度充分發(fā)

揮，并使其變換范圍充分被利用。量化因子Ｋ、如的大小對(duì)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性
影響很大：Ｋ選得較大時(shí)，系統(tǒng)超調(diào)較大，過(guò)渡時(shí)間較長(zhǎng)；＆選擇越大系統(tǒng)超調(diào)

越小，但系統(tǒng)的相應(yīng)速度變慢，ｋ對(duì)超調(diào)的抑制作用十分明顯。 量化因子Ｋ、疋的大小意味著對(duì)輸入變量誤差和誤差變化的不同的加權(quán)程度， Ｋ、Ｋ兩者之間也相互影響。輸出比例因子瓦作為模糊控制器的總的增益，它的
大小影響著控制器的輸出，也影響著模糊控制系統(tǒng)的特性。Ｋ選擇過(guò)小會(huì)使系統(tǒng) 動(dòng)態(tài)響應(yīng)過(guò)程變長(zhǎng)，而蠔選擇過(guò)大會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)振蕩加劇。通過(guò)調(diào)整Ｋ可以改變對(duì) 被控對(duì)象輸入的大小。

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４．３風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中的模糊控制器設(shè)計(jì)
近年來(lái)，以Ｖｃｓｔａｓ為代表的新型變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，為了改善低風(fēng)速時(shí)槳葉 的氣動(dòng)特性，采用了所謂Ｏｐｔｉｔｉｐ技術(shù)，即根據(jù)風(fēng)速的大小，調(diào)整發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)差率， 使其盡量運(yùn)行在最佳葉尖速比上，以優(yōu)化功率輸出，這種優(yōu)化彌補(bǔ)了變槳距風(fēng)力發(fā) 電機(jī)組在低風(fēng)速時(shí)的不足之處。額定風(fēng)速以上狀態(tài)時(shí)，控制器切換到功率控制，變 槳距系統(tǒng)開(kāi)始根據(jù)發(fā)電機(jī)的功率信號(hào)進(jìn)行控制。控制信號(hào)的給定是恒定的，即額定 功率。功率反饋信號(hào)與給定值進(jìn)行比較，當(dāng)功率超過(guò)額定值時(shí)，槳葉節(jié)距角就向迎 風(fēng)面積減小的方向轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)角度，反之則向迎風(fēng)面積增大的方向轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)角度。

圖４．５變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的控制框圖

對(duì)于非線性、多變量系統(tǒng)，特別是當(dāng)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型未知或不確定時(shí)，如風(fēng)力發(fā) 電機(jī)組控制系統(tǒng)，能產(chǎn)生令人滿意的效果，設(shè)計(jì)模糊控制器來(lái)實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)槳距角大小
的功能。

４．３．１模糊控制器論域、量化因子的選擇 設(shè)誤一差ｃ的基本論域?yàn)椤疽唬常埃祝常埃住浚?br />ｘ

若選定Ｅ的論域

ｚ｛一６，一５，－．４，一３，一２，一１，０’＋１＇＋２＇＋３，＋４’＋５，＋６）則得誤差ｃ的量化因子Ｋ＝６／３０＝１／５。

為語(yǔ)言變量Ｅ選取７個(gè)語(yǔ)言值，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可確定出在論域ｘ上用以描述模糊子集的 隸屬函數(shù)Ｊｃｌ（石），并據(jù)此建立語(yǔ)言變量Ｅ的賦值襄如表４．２：

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表４－２語(yǔ)言變量Ｅ的賦值表

《＼ 語(yǔ)言ｈ∑
ＰＢ

＼、

點(diǎn)

．６

．５

．４

．３

．２

－１

０

＋１

＋２

＋３

＋４

＋５

＋６

Ｏ ０ ０ Ｏ ０ ０．２ １．０

Ｏ Ｏ ０ ０ Ｏ Ｏ．７ ０．７

Ｏ Ｏ ０ Ｏ ０．１ １．Ｏ Ｏ．２

Ｏ ０ ０ ０ Ｏ．７ Ｏ．７ Ｏ

Ｏ Ｏ ０ Ｏ．１ １．０ ０．２ Ｏ

０ ０ ０ ０．７ Ｏ．７ Ｏ ０

０ Ｏ ０．１ １．Ｏ ０．１ ０ Ｏ

０ ０ Ｏ．７ ０．７ ０ ０ Ｏ

Ｏ Ｏ．２ １．Ｏ ０．１ ０ Ｏ ０

０ ０．７ ０．７ ０ Ｏ ０ ０

０．２ １．０ Ｏ．１ Ｏ Ｏ ０ ０

０．７ Ｏ．７ ０ ０ ０ ０ Ｏ

１．Ｏ ０．２ ０ ０ ０ Ｏ ０

ＰＭ
ＰＳ ＺＯ ＮＳ

ＮＭ
ＮＢ

設(shè)誤差變化率ｅｃ的基本論域?yàn)椤荆叮埃祝樱叮埃祝印�，若選定ＥＣ的論域

ｙ＝｛一６＇－５，一４，＿３＇－２，一Ｌ ｏ＇＋１，＋２，＋３，＾＋５’＋６），則得誤差變化率ＥＣ的量化因子 ＆＝６／６０＝１／１０，為語(yǔ)言變量ＥＣ選定７個(gè)語(yǔ)言值，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可確定出在論域Ｙ上用
以描述模糊子集的隸屬函數(shù)ｕ（ｘ），并據(jù)此建立語(yǔ)言變量ＥＣ的賦值表如表４?３：

表鈣語(yǔ)言變量ＥＣ的賦值表
、

、

ＥＣ

《＼ 語(yǔ)言趴∑
ＰＢ

、

．６

－５

．４

．３

．２

．１

０

＋１

＋２

＋３

＋４

＋５

＋６

０ ０ ０ ０ ０ ０．２ １．０

０ Ｏ ０ Ｏ ０ ０．７ ０．８

０ ０ ０ ０ Ｏ．２ １．０ Ｏ．４

０ ０ ０ Ｏ ０．７ Ｏ．７ ０．１

０ ０ ０ Ｏ １．０ ０．２ ０

０ ０ ０ ０．５ ０．９ ０ ０

０ Ｏ ０ １．０ ０ ０ ０

０ ０ Ｏ．９ ０．５ ０ ０ Ｏ

Ｏ ０．２ １．Ｏ ０ ０ ０ ０

Ｏ．１ ０．７ ０．７ ０ Ｏ ０ ０

０．４ １．０ ０．２ Ｏ ０ ０ ０

０．８ Ｏ．７ ０ ０ ０ ０ ０

１．０ ０．２ ０ ０ Ｏ ０ Ｏ

ＰＭ
ＰＳ ＺＯ ＮＳ

ＮＭ
ＮＢ

設(shè)控制量

Ｕ

的基本論域?yàn)椤?６０，＋６０】，

若選定

Ｕ

的論域

ｕ一｛一６，一５，－４，一３＇一２，一Ｌｏ，＋１，＋２，＋３，＋４＇＋５，＋６），則得誤差變化率１．Ｊ的量化因子
瓦＝６／６０＝１／１０，為語(yǔ)言變量Ｕ選定７個(gè)語(yǔ)言值，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可確定出在論域Ｚ上用以描 述模糊子集的隸屬函數(shù)∥Ｏ），并據(jù)此建立語(yǔ)言變量Ｕ的賦值表如表４—４：

４０

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表４４語(yǔ)言變量Ｕ的賦值表

≮＼ 語(yǔ)言雷＼心
ＰＢ

＼ｃ，

．６

．５

．４

．３

．２

．１

Ｏ

＋１

＋２

＋３

＋４

＋５

＋６

０ ０ ０ ０ ０ ０．２ １．０

Ｏ ０ Ｏ Ｏ ０ ０．７ Ｏ．７

０ ０ Ｏ Ｏ Ｏ．３ １．０ ０．４

Ｏ Ｏ ０ Ｏ Ｏ．８ Ｏ．７ ０．２

０ Ｏ Ｏ ０ １．０ Ｏ．２ ０

Ｏ Ｏ ０ Ｏ．５ ０．８ ０ ０

０ Ｏ Ｏ．１ １．０ ０．１ Ｏ ０

０ ０ Ｏ．８ ０．５ ０ Ｏ ０

０ ０．２ １．０ ０ ０ ０ ０

Ｏ ０．７ ０．８ Ｏ Ｏ ０ ０

Ｏ．２ １．Ｏ Ｏ．３ ０ ０ Ｏ ０

Ｏ．７ ０．７ Ｏ ０ ０ ０ ０

１．Ｏ Ｏ．２ Ｏ ０ ０ ０ ０

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ
ＮＢ

４．３．２控制規(guī)則的設(shè)計(jì) 利用語(yǔ)言歸納手動(dòng)控制策略的過(guò)程，實(shí)際上就是建立模糊控制器的控制規(guī)則的 過(guò)程，手動(dòng)控制策略一般都可以用條件語(yǔ)句加以描述。選取控制量變化的原則是： 當(dāng)誤差大或較大時(shí)，選擇控制量以盡快消除誤差為主，而當(dāng)誤差小或較小時(shí)，選擇 控制量要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn)。 風(fēng)力發(fā)電機(jī)的模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)中設(shè)輸出功率的誤差為Ｅ，誤差的變化為 ＥＣ，槳距角的變化為Ｕ，假定選�。拧ⅲ牛�、Ｕ的語(yǔ)言變量的詞集均為

｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ｏ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的控制規(guī)則可提取為以下幾條模糊條件語(yǔ)
句： （１）輸出功率偏差負(fù)大（正大）或負(fù)中（正中），偏差變化為負(fù)（正）或０，則增加槳 葉節(jié)距角正大（負(fù)大）； （２）輸出功率偏差負(fù)大（正大）或負(fù)中（正中），偏差變化為正�。ㄘ�(fù)小），則增加槳 葉節(jié)距角正中（負(fù)中）； （３）輸出功率偏差負(fù)大（正大）或負(fù)中（正中），偏差變化為正中（負(fù)中）或正大（負(fù) 大．》，則槳葉節(jié)距角保持不變； （４）輸出功率偏差負(fù)�。ㄕ。�，偏差變化為負(fù)（正）或０，則增大槳葉節(jié)距角正中 （負(fù)中）； （５）輸出功率偏差負(fù)小（正�。钭兓癁檎。ㄘ�(fù)小），則槳葉節(jié)距角保持不變； （６）輸出功率偏差負(fù)�。ㄕ。钭兓癁檎校ㄘ�(fù)中）或正大（負(fù)大），則增加槳 葉節(jié)距角正小（負(fù)�。�
。 ．

‘（７）輸出功率偏差為０，偏差變化為負(fù)大或負(fù)中，則增加槳葉節(jié)距角正中； （８）輸出功率偏差為Ｏ，偏差變化為負(fù)小，則增加槳葉節(jié)距角正�。�
４１

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（９）輸出功率偏差為０，偏差變化也為０，則槳葉節(jié)距角保持不變； （１０）輸出功率偏差為０，偏差變化為正小，則增加槳葉節(jié)距角負(fù)小； （１１）輸出功率偏差為０，偏差變化為正中或正大，則增加槳葉節(jié)距角正中。 控制規(guī)則表如下圖所示：
表４－５高于額定風(fēng)速時(shí)的模糊控制規(guī)則表
、

‘心Ｕ．．
ＰＢ ＺＲ ＺＲ ＰＳ

＼Ｅｃ

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

ＺＲ

ＰＳ

ＰＭ

ＰＢ

ＺＲ ＺＲ ＰＳ

ＮＭ ＮＭ
ＺＲ ＰＳ

ＮＢ ＮＢ

ＮＢ ＮＢ

ＮＢ ＮＢ

ＮＢ ＮＢ

ＰＭ．
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ
ＺＲ

ＮＭ
ＮＳ ＺＲ

ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＺＲ ＺＲ

ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＺＲ ＺＲ

ＰＭ ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＰＭ ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＮＭ
ＮＢ

ＰＭ ＰＭ

４．３．３

ＭＡＴＬＡＢ仿真及運(yùn)行結(jié)果

通過(guò)ＭＡＴＡＢ中的ｓｉｍｕｌｉｎｋ工具箱對(duì)模糊控制器進(jìn)行建模。 封裝前的模糊控制器：

圖４－６封裝前模糊控制器

封裝后的模糊控制器：

Ｌ ｒ

Ｌ ｒ ｅｐ

ｅｂ

■Ｌ‘

ｒ。

ｆｕｚｚｙｏｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

圖４－７封裝后的模糊控制器
４２

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控制器與系統(tǒng)的連接圖如下圖所示：

圖４．８系統(tǒng)與模糊控制器連接

模糊控制器的工作流程圖如下：

４３

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ｌＮ

圖４－９模糊控制器工作流程圖

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不同風(fēng)速情況下系統(tǒng)功率輸出曲線： 風(fēng)速由ｖ－ｌＯｍ／ｓ變化到ｖ＝ｌ ｌｍ／ｓ情況下系統(tǒng)功率輸出曲線：

額定風(fēng)速ｖ：１２ｍ／ｓ時(shí)系統(tǒng)功率輸出曲線：

風(fēng)速由ｖ＝１２ｍ］ｓ變化到ｖ＝１３ｍ／ｓ后系統(tǒng)功率輸出曲線：

由上述系統(tǒng)仿真輸出的功率曲線可以得出：在存在風(fēng)速突變的復(fù)雜風(fēng)況下模糊 控制器在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中具有良好的響應(yīng)速度、動(dòng)態(tài)特性和穩(wěn)定性。
４５

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第五章模糊自適應(yīng)整定Ｐ Ｉ Ｄ控制及控制器設(shè)計(jì)

５．１模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制原理
在實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)中，由于常規(guī)ＰＩＤ參數(shù)整定方法繁雜，其參數(shù)往往不易整定、 性能欠佳，對(duì)運(yùn)行工況的適應(yīng)性差。針對(duì)ＰＩＤ控制器參數(shù)整定不易的局限，我們運(yùn) 用模糊數(shù)學(xué)的基木理論和方法，把規(guī)則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊 控制規(guī)則及有關(guān)信息作為知識(shí)存入計(jì)算機(jī)知識(shí)庫(kù)中，然后計(jì)算機(jī)根據(jù)控制系統(tǒng)的實(shí) 際響應(yīng)情況，運(yùn)用模糊推理，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)ＰＩＤ參數(shù)的最佳整定，這就是模糊自適應(yīng) 整定ＰＩＤ控制。其結(jié)構(gòu)原理圖如下：
。

圖５－１模糊自適應(yīng)整定結(jié)構(gòu)圖

模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制是在ＰＩＤ算法的基礎(chǔ)上通過(guò)計(jì)算當(dāng)前系統(tǒng)誤差ｅ、誤 差變化率ｅｃ利用模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，再查詢模糊矩陣表進(jìn)行參數(shù)調(diào)整的過(guò)程。 其設(shè)計(jì)核心是總結(jié)工程設(shè)計(jì)人員的技術(shù)知識(shí)和實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)，建立合適的模糊規(guī)則

表。我們按以上方法進(jìn)行了對(duì)Ｋ。，Ｋ，蜀三個(gè)參數(shù)的自適應(yīng)校正。
控制器的工作流程如下圖所示：

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模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器工作流程圖：

廠 ＼

入口

、 ／

Ｊｒ
取當(dāng)前采樣值

上
ｅ（ｋ）＝ｒ（ｋ）一ｙ（ｋ）

上
ｅｃ（ｋ）＝ｅ（ｋ）?ｅ（ｋ－１）

上
ｅ（ｋ一１）＝ｅ（ｋ）

上
ｅ（ｋ），ｃｏ（ｋ）模糊化

上
奠糊整定ｚｘＫｐ，ｚｘＫｆ，△Ｋｄ

．上
計(jì)算當(dāng)前 Ｋｐ，Ｋｆ，Ｋ４

上
ＰＩＤ控制器輸出
．

◆

Ｉ

（＼

／，

、＼

返回

／

）

圖５－２模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器工作流程圖

４７

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５．２風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器設(shè)計(jì)
５．２．１建立模糊控制規(guī)則 根據(jù)ＰＩＤ控制原理和模糊控制原理，建立ＰＩＤ控制參數(shù)的控制規(guī)則表５－１、表
５．２和表５．３。

（１）Ｋ的模糊控制規(guī)則表（見(jiàn)表５—１）
表５－１ Ｋｐ的模糊控制規(guī)則表
Ｉ

Ｉ

ＥＣ

焱
ＰＢ

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

ＺＲ

ＰＳ

ＰＭ

ＰＢ

ＺＲ ＰＳ ＰＳ

ＺＲ ＺＲ ＰＳ

ＮＭ
ＺＳ ＺＲ ＰＳ

ＮＭ
ＮＭ
ＮＳ ＺＲ ＰＳ ＰＳ

ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＮＳ ＺＲ ＰＳ ＰＳ

ＮＢ

ＮＢ ＮＢ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＺＲ ＺＲ

ＮＭ ＮＭ
ＮＳ ＮＳ ＺＲ

ＰＭ ＰＭ
ＰＢ ＰＢ

ＰＭ
ＰＭ
ＰＢ， ＰＢ

ＰＭ ＰＭ ＰＭ

ＮＭ
ＮＢ

ＰＭ

（２）Ｋ的模糊控制規(guī)則表 （見(jiàn)表５．２）
表５?２Ｋ的模糊控制規(guī)則表
Ｉ

炎
ＰＢ

＼Ｅｃ

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

ＺＲ

ＰＳ

ＰＭ

‘ＰＢ

ＺＲ ＺＥ

ＺＲ ＺＥ ＰＳ

ＰＳ ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ

ＰＭ
ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ

ＰＭ
ＰＭ ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ

ＰＢ ＰＢ ＰＢ

ＰＢ ＰＢ ＰＢ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ ＮＭ
ＮＢ ＮＢ ＮＢ

ＮＭ ＮＭ
ＮＢ ＮＢ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＺＲ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＺＲ

ＮＭ
ＮＢ

ＮＭ ＮＭ

ＮＭ

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（３）Ｋ的模糊控制規(guī)則表（見(jiàn)表５－３）

表５－３暢的模糊控制規(guī)則表
ｌ

ｌ Ｉ

ＥＣ

炎
ＰＢ

ＮＢ

ＮＭ

ＮＳ

ＺＲ

ＰＳ

ＰＭ

ＰＢ

ＰＢ ＰＢ ＺＲ ＺＲ ＺＥ ＰＳ ＰＳ

ＰＭ
ＮＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ ＮＳ ＮＳ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＰＳ ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ

ＰＳ ＰＳ ＺＲ ＮＳ ＮＳ ＮＳ

ＰＢ ＰＢ ＺＲ ＺＥ ＺＥ ＺＥ ＰＳ

ＰＭ
ＰＳ ＺＲ ＮＳ

ＮＭ
ＮＢ ＮＢ

ＮＭ ＮＭ
ＮＢ

ＮＭ
ＮＢ

ＮＭ
ＮＢ

ＮＭ

５．２．２隸屬度函數(shù)的選擇

Ｋ，，Ｋ，／ｑ的模糊規(guī)則表建好后，可根據(jù)如下方法進(jìn)行Ｋｐ，Ｋ，Ｋ的自適應(yīng)校 正。給定輸入為階躍信號(hào)，由此選擇以下論域及相關(guān)隸屬函數(shù)，取輸入Ｅ和ＥＣ的

模糊集為｛ＮＢ，ＮＭ，鵬，Ｏ，ＰＳ，ＰＭ，朋ｌ，論域?yàn)椋逡唬唬常�，３０｝，ｅｃ一｛一６０，６０ｌ，隸屬函
數(shù)如圖５．３所示。

同理，取輸出Ｋ。的論域?yàn)椋撸铮常埃常�，則其隸屬函數(shù)如圖５．５所示。

取輸出Ｋ的論域?yàn)椋唬埃埃�，０．０６｝，則其隸屬函數(shù)如圖５．６所示。
取輸出疋的論域?yàn)椋唬常常�，則其隸屬函數(shù)如圖５．７所示。

圖５－３輸入Ｅ的隸屬函數(shù)曲線

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ｉｎｌ３ｕｔ ｖａｒｉａｂｌｅ“ｅｅ＂

圖５—４輸入Ｅ的隸屬函數(shù)曲線

圖５－５輸出巧的隸屬函數(shù)

圖５石輸出Ｋ的隸屬函數(shù)

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Ｉ瞻ｍｌｔｍｒｓ�。В欤椋�
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｐｌｏｔｓ

ｐＩａＩ吲瞅圈

圖５－７輸出Ｋｄ的隸屬函數(shù)

設(shè)ｅ，ｅｃ和Ｋ，，Ｋ，瓦均服從正態(tài)分布，因此可以得出各模糊子集的隸屬度賦值 表和各參數(shù)模糊控制模型，應(yīng)用模糊合成推理設(shè)計(jì)ＰＩＤ參數(shù)的模糊矩陣表，查出修正參 數(shù)代入下式計(jì)算

巧＝Ｋ‘＋ｋ，％｝ｐ

Ｋ＝Ｋ。＋ｋ，ｅｑ｝Ｐ Ｋｄ＝Ｋｔ＋０ｉ，ｅｑ｝，
ＰＩＤ參數(shù)的在線自校正，其工作流程圖如圖５．２所示。，

式（５—１）

在線運(yùn)行過(guò)程中，控制系統(tǒng)通過(guò)對(duì)模型邏輯規(guī)則的結(jié)果處理、查表和運(yùn)算，完成對(duì)

５．２．３

ＭＡＴＬＡＢ仿真及運(yùn)行結(jié)果

封裝前控制器模塊圖：

圖５－８模糊ＰＩＤ控制器模塊圖
５１

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封裝后控制器模塊圖：

ｆｕｚｚｙ ｏｌｄ

圖５－９封裝后的模糊ＰＩＥ）控制器

將模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器接入系統(tǒng)中（系統(tǒng)接入框圖略），并根據(jù)已確立的 模糊控制規(guī)則和隸屬函數(shù)，采用Ｍａｍｄａｎｉ推理方法，面積重心法解模糊方法，可得 到以下控制效果。

風(fēng)速由ｖ＝１０ｍ／ｓ變化到＇，＝１２ｍ／ｓ情況下系統(tǒng)功率輸出曲線：

額定風(fēng)莉＝１２ｍ／ｓ時(shí)系統(tǒng)功率輸出曲線：

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風(fēng)速由ｌ，＝１２ｍ／ｓ到ｖ＝１３．５ｍ／ｓ情況下系統(tǒng)功率輸出曲線ｇ

由以上系統(tǒng)仿真輸出的功率曲線可以得出：在簡(jiǎn)單風(fēng)況和存在風(fēng)速突變的復(fù)雜 風(fēng)況下模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器都具有較好的靜、動(dòng)態(tài)特性和較好的自適應(yīng)能力。

５３

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第六章結(jié)

論

目前風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的槳距控制方法主要可以分為定槳距控制和變槳距控制。定
槳距控制時(shí)槳葉固定在輪轂上，風(fēng)力機(jī)只能通過(guò)風(fēng)機(jī)葉片本身的氣動(dòng)特性來(lái)調(diào)節(jié)輸

出功率的大�。蝗欢儤嗫刂茣r(shí)由于槳葉是通過(guò)軸承安裝在輪轂上的，槳葉可以
軸向轉(zhuǎn)動(dòng)，因此可以借助先進(jìn)控制技術(shù)調(diào)節(jié)槳距角實(shí)現(xiàn)目標(biāo)功率輸出。

本論文完成的主要工作有對(duì)變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工作原理和數(shù)學(xué)模型的分析， 利用ｓｉｍｕｌｉｎｋ工具對(duì)其建立仿真模型；針對(duì)變槳距控制環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)了傳統(tǒng)ＰＩＤ控制 器、模糊控制器和模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器，并在不同的風(fēng)況進(jìn)行仿真；對(duì)三種
控制器的仿真結(jié)果進(jìn)行分析、總結(jié)。

仿真試驗(yàn)表明盡管ＰＩＤ控制器具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、可靠性高的優(yōu)點(diǎn)，但 這種控制器過(guò)分依賴于控制對(duì)象的模型參數(shù)，魯棒性差。對(duì)于模型參數(shù)大范圍變化
且含有較強(qiáng)非線性環(huán)節(jié)的系統(tǒng)，ＰＩＤ調(diào)節(jié)器難以達(dá)到控制要求。仿真曲線表明，在

單一風(fēng)速的簡(jiǎn)單風(fēng)況下采用ＰＩＤ控制器系統(tǒng)可以得到較好的響應(yīng)速度和調(diào)節(jié)特性。 模糊控制器和模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器在復(fù)雜非線性系統(tǒng)和系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型未
知情況下卻能得到較好的控制效果。模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器在控制回路上仍保 留ＰＩＤ調(diào)節(jié)器，采用Ｆｕｚｚｙ推理方法作為常規(guī)ＰＩＤ控制器的調(diào)整機(jī)制，它將操作人

員長(zhǎng)期實(shí)踐積累的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)用控制規(guī)則模型化，運(yùn)用模糊推理對(duì)ＰＩＤ參數(shù)實(shí)現(xiàn)了最
佳調(diào)整，是傳統(tǒng)ＰＩＤ控制器和Ｆｕｚｚｙ控制器相結(jié)合的產(chǎn)物。仿真曲線表明在存在風(fēng)

速突變的復(fù)雜風(fēng)況下模糊控制器和模糊自適應(yīng)整定ＰＩＤ控制器具有較好的動(dòng)態(tài)特
性和穩(wěn)定性。

對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組這樣復(fù)雜的非線性系統(tǒng)而言，模糊控制器及模糊自適應(yīng)整定

ＰＩＩ）控制器不僅克服了傳統(tǒng)控制中依靠系統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型、耗費(fèi)大量時(shí)間等缺點(diǎn)，
而且實(shí)現(xiàn)了保證可靠運(yùn)行和提供良好的發(fā)電質(zhì)量的控制目標(biāo)，和傳統(tǒng)的ＰＩＤ控制器
相比較具有動(dòng)態(tài)性能好、跟蹤能力強(qiáng)、自適應(yīng)能力優(yōu)的特點(diǎn)

本文雖然在理論上得到不錯(cuò)的仿真效果，但系統(tǒng)本身與實(shí)際風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)相比 還比較簡(jiǎn)單，有許多未知的因素未考慮進(jìn)去，如控制環(huán)節(jié)和執(zhí)行環(huán)節(jié)間的協(xié)調(diào)問(wèn)題， 塔影效應(yīng)聞?lì)}等。所以如何建立更為準(zhǔn)確的系統(tǒng)模型，并將模糊控制器和模糊自適 應(yīng)整定控制器等智能控制器應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中，發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn)，還需要進(jìn)一步的研究。

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致

謝

衷心感謝徐大平教授、呂躍剛教授和高峰師兄的悉心指導(dǎo)。三年來(lái)，徐老師和 呂老師以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度對(duì)我進(jìn)行了耐心細(xì)致的教導(dǎo)和培養(yǎng)，在學(xué)習(xí)和科研方面給 我提供了良好的環(huán)境以及學(xué)習(xí)和鍛煉的機(jī)會(huì)；高峰師兄對(duì)科研精益求精、對(duì)工作認(rèn) 真負(fù)責(zé)的精神深深的感染了我，相信這種嚴(yán)肅認(rèn)真的精神也必將對(duì)我今后的人生產(chǎn)
生深遠(yuǎn)的影響。

在撰寫論文期間，我還得到了實(shí)驗(yàn)室里其他老師和同學(xué)尤其是范曉旭師兄的大 力幫助，在此向各位師長(zhǎng)、同學(xué)、親人和朋友們一并表示感謝！謝謝大家１

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Ｖ Ｎ．Ｔｈｅ ｎａｔｕｒｅ ｏｆ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｔｈｅｏｒｙ．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ－Ｖｅｒｌａｇ， １９９９．Ｓｅｃｏｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ．

電子工業(yè)出版社。２００３．

電子工業(yè)出版社。２００６．

【３９】Ｓｕｙｋｅｎｓ Ｊ．Ａ．Ｋ
Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ

Ｖａｎｄｅｗａｌｌｅ Ｊ．Ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ．

Ｌｅｔｔｅｒｓ，１９９９，１９（３）：２９３?３００．
Ｙｉｋａｎｇ，Ｚｈａｎｇ ｄｏｕｂｌｙ－ｆｅｄ

【４０】Ｂｉａｎ Ｓｏｎｇｊｉａｎｇ，Ｈｅ
ｃａｓｃａｄｅ ｂｒｕｓｈｌｅｓｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
Ｏｉｌ

Ｈｕｉ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇ

ａｎｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｉｆｔｈ

ｍａｃｈｉｎｅ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ
ａｎｄ

Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ

ｌｅｃｔｄｃａｌ

Ｍａｃｈｉｎｅｓ

Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００１，ｖｏｌ（２）９４２－９４５．
ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｄｏｕｂｌｙ ｆｅｄ ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ ２００３

【４１】Ｅｋａｎａｙａｋｅ，Ｊ．Ｂ．Ｈｏｌｄｓｗｏｒｔｈ，Ｌ．ｅｔｃ．Ｄｙｎａｍｉｃ
ｇｅｎｅｒａｔｏｒ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅｓ．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ
５７
ｏｎ

１８（２）：８０３．８０９．

華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文

在學(xué)期間發(fā)表論文和參加科研情況

１．韓春榮，徐大平，高峰，呂躍剛。變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的建模與仿真研究。２００７ 年中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)年會(huì)。 ２．韓春榮，徐大平，呂躍剛，高峰。變速風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的建模與控制器設(shè)計(jì)研究。 華北電力大學(xué)第五屆研究生學(xué)術(shù)交流年會(huì)，三等獎(jiǎng)。

參與國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（５０６７７０２１）和教育部重點(diǎn)項(xiàng)目（１０５０４９）

５８



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  本文關(guān)鍵詞：變槳距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的槳距控制方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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