[发明专利]基于LMI欠驱动滑模控制的故障风电系统容错方法

说明书

本发明针对风力发电系统中的执行器恒偏差故障和执行器恒增益故障的问题，发明了一种基于LMI(线性矩阵不等式)欠驱动滑模控制的故障风电系统容错方法。首先为执行器恒偏差故障和执行器恒增益故障设计出两种不同的容错控制器，当系统发生某一种故障时，由不同的主动容错系统根据故障诊断机构提供的实时信息，自动选择切换至相对应的容错控制器，完成多模型故障诊断；最终，恒常数偏差与恒增益通过LMI欠驱动滑模控制实现故障容错控制，从而实现多模型故障诊断与容错控制。本发明能对执行器故障进行有效地容错控制，对提系统的稳定性具有重要的意义。

技术领域

本发明涉及的风力发电系统故障，进行独立分析讨论并根据其特点设计容错控制策略，具体的说就是一种基于LMI(线性矩阵不等式)欠驱动滑模控制的故障风电系统容错方法。

背景技术

随着风力发电技术的不断发展，风力发电机组的单机容量有了很大的提高，但也使得系统的结构复杂性和控制难度增加；风电场一般分布在偏远山区或海边，工作环境复杂，条件恶劣；风力发电机组在工作的时候发生故障无法避免；对风力发电系的执行器故障，通过采用LMI欠驱动滑模控制容错策略是有效的手段。

由于被动容错控制具有输出不连续，有较大的抖动和很大的保守性，容易损坏执行器，不能全面发挥系统的最高性能等缺点。风力发电系统的故障常采用主动容错控制，主动容错控制主要可以分为控制律重新调度、控制律重构设计和模型跟随重组控制三种类型。控制律重新调度需要对故障检测装置高灵敏度以及高准确率，而且需要对所有故障一一穷举，比较费时费力，但是也是一种比较实用的主动容错控制方法。控制律重构设计与需要对所有故障一一穷举的控制率重新调度不同，控制率重构设计的核心思想是在线实时重组容错控制律，现时最常见的控制律重构的设计方法基于神经网络的PID参数重构容错控制；模型跟随重组控制策略不论是否发生故障被控系统的输出始终以跟踪参考模型的输出的为执行目的，以自适应控制为控制手段的控制策略，近年来，基于模型跟随重组的主动容错控制策略日渐成为控制领域的研究的焦点。与被动容错控制相比，主动容错控制通过控制器重构保持系统的稳定和具有可接受的能以积极响应系统的元件故障。

发明内容

为了针对风力发电系统中的执行器恒偏差故障和执行器恒增益故障的问题，提出了一种基于LMI欠驱动滑模控制的故障风电系统容错策略，解决了风力发电系统因故障带来的一系列问题，使系统重新回到稳定状态。

总共分为三个阶段：第一阶段：对执行器故障的LMI欠驱动滑模控制进行推论与证明；第二阶段：设计风力发电系统执行器恒偏差故障容错控制；第三阶段：设计发电系统执行器恒增益故障容错控制。

风力发电系统的整合模型是一个两出两入的非线性强耦合系统；整体模型如下：

其中，x＝[ω_t,ω_g,T_tw,T_g,β]^T，y＝[ω_g,P_g]^T，ω_t为风机转子的转速，ω_g为发电机转子的转速，T_tw为传动机构转矩，T_g为发电机的电磁转矩，为按照控制要求给出发电机的电磁转矩的参考值，β_d按照控制要求输出桨距角的参考值，P_g为系统的输出功率，i为齿轮箱的传动比，J_t为低速轴的转动惯量，C_p为风能利用系数，λ为叶尖速比，β是桨距角，R为风轮半径，v为有效风速，J_g为高速轴的转动惯量，k_s为传动轴的刚度系数；B_s为阻尼系数，τ_g为系统的时间常数，τ为一阶系统的时间常数τ。

模型的线性化处理，针对某一工况对空气动力转矩进行线性化处理，式子可得：