【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种风力发电机偏航系统的智能控制方法，其特征在于利用神经网络的自学习功能，将理论旋转角度与实际旋转角度的偏差和偏差变化率作为神经网络的输入层，通过对神经网络的训练，实现模糊规则的自动提取和隶属函数的优化，不需要建立精确的数学模型就可以得到合理的控制策略，对控制系统进行优化，具体包括以下步骤： （１）根据已知的风力发电机偏航控制的知识和经验，初步确定出传统意义上的模糊控制系统； （２）根据上述传统意义上的模糊控制系统的隶属函数与模糊控制规则，确定出神经网络的连接方式 和连接权值； （３）对操作人员的实际经验进行总结和归纳，得出风力发电机偏航模糊控制规则表，将此表转化为适应于受控对象的输入量与输出量之间的对应关系的模糊查询表，得到基于神经网络的模糊控制ＦＮＮ的学习样本，利用误差反向传播ＢＰ算法对基于 神经网络的模糊控制ＦＮＮ进行离线训练，学习结果便确定了以下的各参数： 采用正态分布的隶属函数的中心值：ａ↓［ｉｊ］； 采用正态分布的隶属函数的宽度值：ｂ↓［ｉｊ］；和 对应模糊控制中的模糊查询表中相应的控制规则，模糊词集的 最大...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王志凯，宋洁，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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