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J-GLOBAL ID：201902242298393831   整理番号：19A1854285

RBFニューラルネットワークに基づくスライディングモード可変構造の独立ピッチ制御に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study of individual variable pitch control based on RBF neural networks-sliding mode control

著者 (5件)： Tian Meng (貴州電网公司銅仁供電局,貴州銅仁,554300) ,  Zhang Bowen (貴州電网公司銅仁供電局,貴州銅仁,554300) ,  Zhou Lawu (長沙理工大学,湖南長沙,410114) ,  Yang Hongzhi (貴州電网公司銅仁供電局,貴州銅仁,554300) ,  Long Yan (貴州電网公司銅仁供電局,貴州銅仁,554300)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 47  号： 4  ページ： 107-114  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大型風力タービンの風シヤ,風シヤー,およびタワー効果による翼の不均衡負荷を低減するために,風力タービンの空力,風シヤー,およびタワー効果に従って,RBFニューラルネットワークに基づく可変構造独立ピッチ制御戦略を提案した,そして,それは,風力タービンの空気力学,風シヤリング,風シヤー,およびタワー効果によって,提案した,そしてそれは,風力タービンの空気力学,風シヤリング,風シヤー,およびタワー効果に基づく。スライディングモード可変構造制御は,強い外乱,強いロバスト性,および速い応答速度を持ち,スライディングモード可変構造制御は,ジッタを生みだす。RBFニューラルネットワークのオンライン学習能力を利用して、リアルタイムで滑膜可変構造コントローラのゲインを調整し、スライディングモード関数が切替面へ向かうことで、スライディングモード可変構造制御のジッタを有効的に低減し、独立ピッチ制御システムの動的性能を高めた。Matlab/SimulinkとGH-bladeソフトウェアを用いて,5MW風力タービンの共同シミュレーションモデルを組み立てた。シミュレーション結果により,提案した独立ピッチ制御方策は,翼の根元不均衡負荷を効果的に低減し,そして,風力タービンの電力性能を,定格風速の下で,改善することができた。テストプラットフォームの試験を通して,提案した独立ピッチ制御戦略の合理性も検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  塔状構造物 ,  利得 ,  電力 ,  ジッタ ,  *風 ,  制御装置 ,  風速 ,  ソフトウェア ,  シミュレーション ,  風車 ,  ウインドシア
準シソーラス用語： 風シヤ ,  MATLAB ,  *ピッチ制御 ,  *スライディングモード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

タイトルに関連する用語 (5件)： RBFニューラルネットワーク ,  スライディングモード ,  可変構造 ,  ピッチ制御 ,  研究