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基于模糊控制的智能風力發電機機艙控制的研究
  • 企業:控制網     行業:安防    
  • 點擊數:1203     發布時間:2006-08-11 14:48:53
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利用單片機和模糊控制為工具,設計了智能發電機機艙,同時減少了風力發電機艙底部中央處理單元的負荷,快速實時的進行了風電機迎風控制,在充分利用風能資源、改善能源危機有一定的作用。

0、引言

能源危機的出現和環境保護意識的增強,使人們對新型的無污染的能源有了更加強烈的要求,而風力發電就是在這個大的趨勢下逐漸進入人們的視野。從定漿距到變漿距、雙饋調速控制方式的引入,無一不是為了提高風能的利用率。人們對風機進行有效控制時,不論是利用經典控制方法還是利用現代控制方法,由于它們均須進行模型的建立,而風速和風向的隨機性、空氣動力學的不確定性,使風機機艙模型的建立有一定的困難,而機艙的自適應追隨風力和風向是增大風電機的效率和功率的前提,在這中前題下智能控制正好避開數學模型的建立,對于多變量非線性的風機的控制有很好的效果。

1、 風力發電機機艙的旋轉工作原理

現在使用的風力發電機由于控制方式的不同,如雙饋調速控制、失速控制等,在進行風能的撲捉時,其調整機艙的機構有著區別,但是其原理是一樣的,大家都通過風速儀和風向標把得到的信息從機艙頂部傳到風機底部的CPU板上,通過模數量的轉化,把數字量輸入到中央處理單元,讓中央處理單元分析和處理是否進行調整偏航馬達的運行,利用動力機構(最常用的液壓機構)調整發電機機艙的姿態,使風輪葉片始終朝著迎風的方向,以保證風力發電機在運行時能夠充分利用已有的風力資源;或者當風速超過額定的最大風速時,進行偏航剎車馬達的運行、或者直接進行90°偏航,以保證風力發電機能夠正常安全的運行;而當風速太小時,為了防止風力發電機發出的電,不如他的轉子勵磁從電網上吸收的電能,也要進行脫離電網的處理,已節約電網上的電力資源。這種方法需要把風力資源的信息風向和風速反饋到風力發電機的底部信息處理主板上,增加了發電機中央處理單元的負荷,延緩了機艙的旋轉時間,出于上述的考慮,我們設計了基于模糊控制的智能風力發電機機艙的設計,讓機艙的風能撲捉的機構直接成為風力發電機系統的智能終端,減小系統中央處理單元的負荷。

2、 智能機艙硬件系統的設計

智能機艙硬件原理圖如下圖1所示:



    由上可知以往的風力發電機是把所采集到的風能的信息交給地面控制臺,而本設計使機艙有一定的主動性。其原理是當風速傳感器和風向儀采集到風力資源的信息,放大并進行模數轉換該信息后,進入到單片機利用模糊控制算法進行智能處理,把得到的結果通過后向通道,驅動液壓電機,是機艙旋轉至迎風的方向。如果風速和風向稍有變動,則風速傳感器和風向標重新進行采集信息,使風力發電機實時的得到控制,充分利用風能。當然如果要進行人為的操作,如檢修、維護風力發電機時,可通過中央控制室的人機交互平臺發送停機信號之機艙。如果風速小于或者大于額定風速時,單片機發送偏離迎風方向的命令,以防止風力發電機在大風時的破毀和對電網的沖擊。

系統主機采用單片機模糊控制器80C552,這是由于出于對系統軟件要用模糊控制算法的考慮,因為該單片機將模糊邏輯控制理論和單片機技術結合起來,能夠起到簡化軟件的開發;其次80C552內部有810A/D轉換器,簡化了電路,并且在80C552內部有一個WATCHDOG保護電路,使該系統在現場運行時防止程序飛奔,提高系統的穩定性,由于該單片機內部僅有256byteRAM且無ROM,因此必須對其進行系統擴展。

系統的輸出可分為兩部分:第一部分由80C552的一個并行口輸出給LED數碼管,顯示當前的風速;第二部分由另一個并口輸出給功率放大器,以驅動液壓電機。當傳感器檢測到風速和風向信號的時候,單片機發出驅動信號,由于從單片機出來的信號比較小,只有通過放大電路,才能驅動各種也要電機使機艙達到迎風或者背風的狀態。

在與風力發電機底部和中央控制式的通信時,因為80C552有著一個全雙工異步的串行通信口SIO0,和一個I 2C傳行總線口SIO2,只要把從單片機的COMS信號換成表準的RS-232信號就可以進行串行通信,不僅僅可以與風力發電機底部主板有著可靠的通信,而且還可以與中央控制室直接進行通信,以便當檢修風力發電機時或風力發電機機艙出現毛病時,人們可以可靠的停止風力發電機,到艙頂進行維修。

3、 智能機艙系統軟件的實現

由于空氣動力學的隨機、不確定性,很建立一個確定的關于風力和風向的數學關系式,為了達到最佳的控制效果,我們采用了模糊控制算法。其系統控制原理圖如下:


    當風速或風向低于(或高于)或偏離設定值Vmin(或Vmax)時,風力發電機進行自動停機并使風力機在脫離電網狀態(甚至旋轉機艙在背風的方向)。當傳感器檢測到的信息在設定值之間時,微機系統將本次所得到的風速與風向的信息與上次所得到的信進行比較,得出風速和風向的誤差值,并設定論域為:

X=[-4-3,-2,-10,1,234 ]

Y=[-4-3,-2,-1,0,1234 ]

其中風速偏差e的論域為X,風向偏差變化q的論域為Y。這兩個語言變量模糊化后分別用EQ表示,控制器的輸出為u,模糊后用U表示。將eq的在[-4,4]之間分為5當:{NB(負大),NS(負?。?,ZE(零),PS(正?。?/SPAN>PB正大)},U的論域也為[-4-3,-2-10,1,2,34]

由于該系統的輸入是兩個變量的,故模糊算法的控制語言采用如下:

IF  E  AND  Q  THEN  U

其中E代表風速,Q代表風向,可得到控制表()。

如果檢測到的信息不是上述的定點,取三角形函數為隸屬度函數、利用單值隸屬度法進行數值的模糊化。在數值的反模糊化時,利用重心算法得出控制量進行機艙的旋轉,以最大程度的撲捉風力資源。

對上述模糊語句進行MATLAB仿真得到信號響應曲線如下:


3  系統的響應曲線圖

由上面的系統響應曲線圖可知,雖然本設計有著超調量,但其比例不是很大,且能夠在較短的時間里使系統達到較穩定的輸出。由于機艙在高空中旋轉,如果響應太快的話對機艙本身來說也不是一件太好的事,那樣會使機艙本身不穩定的,因此在系統控制機艙旋轉時,這個反應時間因該說是較快的控制反應時間,所以從上面的分析來看,本設計有著較好的總體性能。

4、 結論與展望

該系統得中央處理單片機通過調整系數并結合控制表,不僅僅減輕了風機底座中央處理單元的的負荷,而且對風力發電機的機艙做了實時的控制,以保證風力發電機充分的利用風力資源,這對能源的危機已一定的改善作用。

參考文獻:

[1]張吉禮. 模糊-神經網絡控制原理于工程應用[M]. 哈爾濱工業大學出版社, 2004(6)

[2]章衛國,楊向忠.模糊控制理論與應用[M].西北工業大學出版社,2000(10)

[3]宮靖遠.風電廠工程技術手冊[M].機械工業出版社,2004(3)

[4]王承煦,張源.風力發電[M].中國電力出版社,20033

[5]佟繼紅,王繼忠. 單片機鍋爐自適應控制系統研究[J]. 北華大學學報(自然科學版),20056),-278-280

 

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