一种基于PID控制的变桨距风力发电机设备控制系统技术方案

本发明专利技术公开了涉及风力发电机的控制技术领域，特别是涉及一种基于PID控制的变桨距风力发电机控制系统。该系统包括传感器组、控制器、参数整定神经网络，包括：分别与变桨距风力发电机设备电性连接的敏感元件感应模块和控制模块，所述传感器组包括：转速传感器、振动传感器，所述敏感元件感应模块通过通信模块与控制模块连接，并且所述控制模块内置有PID控制器，所述PID控制器使用准对角递归神经网络进行多变量PID控制，PID的参数包括比例、积分、微分三个参数.采用准对角递归神经网络(QDRNN)进行多变量PID控制参数整定，PID控制器实时调节PID参数，使系统更加稳定，工作质量提高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于PID控制的变桨距风力发电机设备控制系统
本专利技术涉及风力发电机的控制
，特别是涉及一种基于PID控制的变桨距风力发电机控制系统。
技术介绍
目前市场上应用较为广泛的大功率风力发电机有定桨距失速型风力发电机、变桨距定速风力发电机以及变桨距变速风力发电机,其中,定桨距失速型风力发电机多采用定速运转模式变桨距风力发电机的桨叶是通过轴承与轮毂相连的,控制轴承即可以改变桨叶的浆距角。所以与定桨距风力发电机相比,在风速高于额定值时,发电机的输出功率一直保持稳定,具有在额定功率点以上运行时,输出功率较为平稳的优点。
技术实现思路
为确保变桨距风力发电系统所控制的桨叶的桨距角更加精确，提供一种基于PID控制的变桨距风力发电机设备控制系统。本专利技术技术方案为：一种变桨距风力发电机设备的桨距角控制系统，该系统包括传感器组、控制器、参数整定神经网络，包括：分别与变桨距风力发电机设备电性连接的敏感元件感应模块和控制模块，所述传感器组包括：转速传感器、振动传感器，所述敏感元件感应模块通过通信模块与控制模块连接，并且所述控制模块内置有PID控制器，所述PID控制器使用准对角递归神经网络进行多变量PID控制，PID的参数包括比例、积分、微分三个参数，分别设为kp1、ki1、kd1，所述PID控制器(u1)的控制算法为：其中e1为输入与输出的差，T为采样时间。在本专利技术一个较佳实施例中，所述变桨距风力发电机包括：桨叶、轴承、传动装置和发电机，所述桨叶和轴承分别与所述控制模块电性连接。在本专利技术一个较佳实施例中，所述敏感元件感应模块分别电连接到压力传感器、位置传感器、激光传感器、视觉传感器。在本专利技术一个较佳实施例中，所述压力传感器、位置传感器、激光传感器、视觉传感器分别电连接到信号放大器和模数转换器。本专利技术的有益效果是：采用准对角递归神经网络(QDRNN)进行多变量PID控制参数整定，PID控制器实时调节PID参数，使系统更加稳定，工作质量提高。附图说明图1为本专利技术一种基于PID控制的变桨距风力发电机设备控制系统的实施例；图2是PID控制器控制原理图；其中，u1、u2为PID控制器，NN为QDRNN神经网络。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的较佳实施例进行详细阐述，以使本专利技术的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本专利技术的保护范围做出更为清楚明确的界定。请参阅图1，本专利技术实施例包括：一种基于PID控制的变桨距风力发电机设备控制系统，包括：分别与自动焊接设备电性连接的敏感元件感应模块和控制模块，所述敏感元件感应模块通过通信模块与控制模块连接；其中，所述变桨距风力发电机包括：桨叶、轴承和传动装置，所述桨叶和轴承分别与所述控制模块电性连接；所述敏感元件感应模块分别电连接到压力传感器、位置传感器、激光传感器、视觉传感器，且所述压力传感器、位置传感器、激光传感器、视觉传感器分别电连接到信号放大器和模数转换器；在室外风速发生变化是，此时压力传感器、位置传感器、激光传感器、视觉传感器等各个敏感件实时采集各各个部位的信息，且转速传感器和位置传感器检测桨叶的实时情况，将采集到的数据处理后通过通讯模块传输给控制控制，所述控制模块再控制轴承调节桨叶角度。所述控制模块内置有PID控制器，所述PID控制器使用准对角递归神经网络进行多变量PID控制，能够使系统更加稳定，工作效率大大提高；具体地，以PID控制器u1为例，PID的参数包括比例、积分、微分三个参数，分别设为kp1、ki1、kd1，所述PID控制算法为：其中e1为输入与输出的差，T为采样时间；即运用QDRNN神经对PID的参数kp1ki1kd1进行整定，这样对到达风电机组设备的各个参数变量进行精确控制，从而能提高设备的工作效率和系统稳定性。具体的：当低于风力发电机的额定转速时，桨距角度保持理论上的0度，也就是最佳捕获风能的位置，通过对发电机的转子的转速控制，改变发电机的反力矩，从而调节风轮的转动速度；当高于额定风速是，通过对桨距角的调节而控制发电机的输出功率，使得其设备在工作的额定功率附近。本专利技术揭示了一种基于PID控制的变桨距风力发电机控制系统，采用准对角递归神经网络(QDRNN)进行多变量PID控制参数整定，PID控制器实时调节PID参数，使得其设备的工作一直在额定功率附近。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于PID控制的变桨距风力发电机设备控制系统，该系统包括:传感器组、控制器、参数整定神经网络，包括：分别与变桨距风力发电机设备电性连接的敏感元件感应模块和控制模块，所述传感器组包括：转速传感器、振动传感器，所述敏感元件感应模块通过通信模块与控制模块连接，并且所述控制模块内置有PID控制器，所述PID控制器使用准对角递归神经网络进行多变量PID控制，PID的参数包括比例、积分、微分三个参数，分别设为k

【技术特征摘要】
1.一种基于PID控制的变桨距风力发电机设备控制系统，该系统包括:传感器组、控制器、参数整定神经网络，包括：分别与变桨距风力发电机设备电性连接的敏感元件感应模块和控制模块，所述传感器组包括：转速传感器、振动传感器，所述敏感元件感应模块通过通信模块与控制模块连接，并且所述控制模块内置有PID控制器，所述PID控制器使用准对角递归神经网络进行多变量PID控制，PID的参数包括比例、积分、微分三个参数，分别设...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海庆，陈瑞涛，袁容，赵健，
申请(专利权)人：电子科技大学广东电子信息工程研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44