国家高技术研究发展计划(2001AA512020)
- 作品数：7 被引量：144H指数：5
- 相关作者：李伟林勇刚崔宝玲陈晓波顾海港更多>>
- 相关机构：浙江大学杭州前进齿轮箱集团股份有限公司杭州发达齿轮箱集团有限公司更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理更多>>
- 大型风力发电机组独立桨叶控制系统被引量：76
- 2005年
- 设计出独立桨叶控制系统的机构方案,依据空气动力学分析,提出模糊控制结合以桨叶空间方位角作为主体因素的加权系数的控制策略,建立了系统模型,仿真结果表明,在风速高于额定风速时,作用在桨叶上的负载波动大为减小,输出功率维持在额定功率附近。
- 林勇刚李伟陈晓波顾海港叶杭冶
- 关键词：风力机模糊控制权系数
- 电液比例变桨距风力机半物理仿真试验台被引量：31
- 2005年
- 针对风力机变桨距控制研究的重要性,提出风力机电液比例变桨距系统半物理仿真试验台的设计方案。通过风力机空气动力学分析和模型研究,为变桨距控制提供了理论基础。当仿真风速信号在额定风速上下变化时,加载装置实时模拟作用在变桨距液压缸上的风力负载,同时仿真平台中电液比例变桨距执行机构控制桨叶节距角发生相应的变化,通过风力机模型实现半物理仿真,最终输出功率稳定在额定功率附近,达到了变桨距功率控制的要求。
- 林勇刚徐立李伟陈晓波
- 关键词：风力机电液比例变桨距控制空气动力学
- 基于SVR增量学习算法的变桨距风力机系统在线辨识被引量：8
- 2006年
- 针对变桨距风力机模型非线性很强的特点,采用支持向量回归(SVR)算法进行辨识,数据由BLADED仿真软件提供,经训练检测的结果表明,SVR算法在变桨距风力机非线性模型辨识上具有很高的准确性。考虑到风力机现场工作过程中会出现模型变化,利用增量学习算法实现在线辨识。由于在线SVR辨识计算时间太长,通过改进的序列最小优化(SMO)算法代替原来的凸二次规划(QP)算法。同时提出满足度系数,排除系统无效的突变点,使在线辨识具有鲁棒性,并通过双支持向量机(SVM)算法实现在线辨识的记忆功能,最终辨识结果不仅有很强的精度,而且大大减小了计算时间。
- 林勇刚李伟崔宝玲
- 关键词：序列最小优化变桨距控制在线辨识
- 基于SVR风力机变桨距双模型切换预测控制被引量：17
- 2006年
- 通过预测控制算法对风力机变桨距系统进行调节,风力机非线性模型采用支持矢量回归(SVR)算法进行拟合。考虑实运转风力机模型的变化,通过改进的序列最小优化(SMO)代替原增量SVR的凸二次规划算法,并用偶然点排除和模型储存复用等新方法,有效缩短在线运算时间,实现了改进型增量学习算法的在线辨识。此外,由于电液比例变桨距执行机构的差动回路设计和风力负载的单方向性,造成桨叶顺桨和逆桨时系统模型并不一致,本研究的预测控制过程采用双模型切换。整个算法在变桨距风力机半物理仿真试验台上进行试验,当风速高于额定风速时,与常规的PID控制和单模型SVR预测控制相比,发电机输出最大功率误差分别从约9％和10％降低到3％左右。
- 林勇刚李伟崔宝玲
- 关键词：模型预测控制变桨距SVRSMO
- 兆瓦级变桨距风力机组齿轮箱的设计被引量：5
- 2006年
- 齿轮箱故障是风力机常见的问题。通过B laded for windows软件,产生在不同风速下兆瓦级变桨距风力机组齿轮箱的各项参数,根据风场的风频,得到载荷谱,从而实现齿轮箱齿轮、轴的设计优化和轴承的最优选择,最终提高齿轮箱的整体寿命和结构的合理性。
- 顾海港林勇刚李伟杨朝良
- 关键词：变桨距风力机齿轮箱优化设计
- 基于变桨距风力机半物理实验台齿轮箱设计优化被引量：3
- 2006年
- 通过基于电液比例变桨距机构、控制器物理真机和主机数字模型相结合的变桨距风力机半物理实验台,产生在不同风速下齿轮箱的各项参数,根据风场的风频,得到载荷谱,从而实现齿轮箱齿轮、轴的优化设计和轴承的最优选择,最终提高齿轮箱的整体寿命和结构的合理性。
- 顾海港林勇刚李伟傅林坚崔宝玲吴运东
- 关键词：变桨距风力机齿轮箱优化设计
- 基于无模型自适应控制器的风力发电机载荷控制被引量：10
- 2011年
- 建立了风力发电机独立变桨距系统的线性化模型。为了便于控制器设计,通过Park坐标变换将叶根的弯矩转换到两个固定的直交坐标系,对两个坐标系分别设计无模型自适应控制器进行载荷控制。在NREL建立的风力发电机模型FAST上对设计好的控制器进行了验证,结果表明基于MFA的独立变桨距控制器可以有效消除风力机上的不平衡载荷。与统一变桨距控制相比,叶轮俯仰弯矩最大峰值减小62.5%,偏转弯矩最大峰值减小60.1%,独立变桨距技术的采用对功率的输出影响不大。
- 鲁效平李伟林勇刚
- 关键词：风力发电机无模型自适应控制
