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摘要:
智能叶片是风力机叶片智能控制的主要方向,它能根据叶片的振动情况,利用控制算法调整叶片尾端智能驱动器的驱动力,使叶片处于最小振动状态,关键问题是在复杂运行环境下叶片系统参数发生突变时,如何设计基于最优辨识的控制规则,从而施加最优控制驱动力.对此,以风力机叶片的振动位移为控制目标,利用差分进化算法(DE)优化传统递推最小二乘法辨识的遗忘因子,得到基于最优系统辨识的叶片最佳间接自校正PID控制规则,采用此控制方法对系统模型建立Matlab文本与Simulink相结合的联合仿真模型并进行控制.仿真结果表明,在经差分进化优化辨识后的间接自校正PID控制器可以很好的减小系统参数突变下风力机叶片的挥舞位移和扭转角,可进一步提高复杂运行环境下的叶片振动控制效果.
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文献信息
篇名 基于DE优化系统辨识的风力机叶片自校正PID振动控制
来源期刊 振动与冲击 学科 工学
关键词 差分进化 间接自校正PID控制 振动控制 叶片截面
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 195-201
页数 7页 分类号 TP271
字数 5588字 语种 中文
DOI 10.13465/j.cnki.jvs.2018.06.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 葛强 扬州大学水利与能源动力学院 62 720 16.0 23.0
2 徐燕 扬州大学水利与能源动力学院 13 19 3.0 3.0
3 李迺璐 扬州大学水利与能源动力学院 14 16 3.0 3.0
4 徐庆 扬州大学水利与能源动力学院 3 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
差分进化
间接自校正PID控制
振动控制
叶片截面
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研究来源
研究分支
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期刊影响力
振动与冲击
半月刊
1000-3835
31-1316/TU
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-349
1982
chi
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12
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