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J-GLOBAL ID：201802210444983318   整理番号：18A1305478

カオス最適化アルゴリズムを用いた風力タービンのピッチ制御のための最適分数ファジィPIDコントローラの性能とロバスト性【JST・京大機械翻訳】

Performance and robustness of optimal fractional fuzzy PID controllers for pitch control of a wind turbine using chaotic optimization algorithms

著者 (3件)： Asgharnia Amirhossein (Department of Mechanical Engineering, University of Guilan, Rasht, Iran) ,  Shahnazi Reza (Department of Electrical Engineering, University of Guilan, Rasht, Iran) ,  Jamali Ali (Department of Mechanical Engineering, University of Guilan, Rasht, Iran)
資料名： ISA Transactions  (ISA Transactions)
巻： 79  ページ： 27-44  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0580A  ISSN： 0019-0578  CODEN： ISATAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力タービンのピッチ制御のための最も研究された制御装置は比例積分微分(PID)制御装置である。しかし,風力タービンモデリングと風速プロファイルの不確実性のために,より効果的な制御装置の必要性は避けられない。一方,PID制御器のパラメータは通常未知であり,直接的なタスクも最適でもない設計者によって選択されなければならない。これらの欠点に対処するために,本論文では,ピッチ制御性能を改善するために,ファジィPID(FPID)と分数次数ファジィPID(FOFPID)と呼ばれる2つの高度制御装置を提案した。一方,制御装置のパラメータを見出すために,カオス進化最適化法を用いた。進化的最適化法を用いることは,制御器の未知パラメータを与えるだけでなく,選択した目的関数に基づく最適性を保証する。進化アルゴリズムの性能を改善するために,カオスマップを用いた。すべての最適化手順を,5MW風力タービンモデルの2質量モデルに適用した。提案した最適制御装置を,NRELにより開発されたシミュレータFASTを用いて検証した。シミュレーション結果により,FOFPID制御装置は,FPID,分数次数PID(FOPID)および利得スケジューリングPID(GSPID)制御装置と比較して,異なる風速において,より少ない疲労損傷を保証しながら,より良好な性能およびロバスト性に達することができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  風速 ,  シミュレータ ,  利得 ,  *曖昧さ ,  *ロバスト性 ,  モデリング ,  *風車 ,  シミュレーション ,  スケジューリング ,  制御装置 ,  *カオス ,  最適制御
準シソーラス用語： 分数次 ,  PID制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 5MW風力タービン ,  ピッチ制御 ,  分数次数ファジィPID ,  Gaussカオスマップ ,  カオスPSO ,  カオス的DE ,  高速シミュレータ

分類 (1件)： プロセス制御  (IC03040B)

タイトルに関連する用語 (8件)： カオス ,  最適化アルゴリズム ,  風力タービン ,  ピッチ制御 ,  分数 ,  ファジィ ,  PIDコントローラ ,  ロバスト性