[發(fā)明專利]基于綜合關聯改進型DE算法的風力機翼型最優(yōu)LQR控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811523715.X
• 申請日: 2018-12-13
• 公開（公告）號: CN109695540B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發(fā)明（設計）人: 李迺璐;楊華;朱衛(wèi)軍;蔣偉;張繼勇
• 申請（專利權）人: 揚州大學
• 主分類號: F03D7/04
• 分類號: F03D7/04
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 孟睿

1.一種基于綜合關聯改進型DE算法的風力機翼型最優(yōu)LQR控制方法，其特征在于，步驟如下：

第一步：使用風力機翼型氣動彈性模型和風力機變槳驅動模型，聯合建立風力機翼型的非線性氣動伺服彈性模型；

第二步：將所述非線性氣動伺服彈性模型進行線性化處理，并轉換成狀態(tài)空間方程；

第三步：根據所述狀態(tài)空間方程，基于二次型性能指標J_lar獲得LQR控制器；

第四步：使用綜合關聯改進型DE算法優(yōu)化所述二次型性能指標J_lqr的權參數，

第三步中，所述LQR控制器如下所示：

β_ref＝-K_lqrX

其中，β_ref為風力機變槳驅動量，K_lqr為狀態(tài)反饋增益矩陣，X為系統(tǒng)狀態(tài)量；B為系統(tǒng)驅動矩陣，r_lqr為驅動量的加權項，P為正定常數矩陣且滿足矩陣代數Riccati方程：

其中，T為述轉置運算符，Q_lqr為系統(tǒng)狀態(tài)量X的加權對角矩陣，A是系統(tǒng)狀態(tài)矩陣，且有：

其中，M₁，C₁，K₁分別是線性化后的質量矩陣、阻尼矩陣和剛度矩陣，L₁，L₂是線性化后的氣動力矩陣，I_β，d_β，k_β分別為變槳驅動模型的慣性系數、阻尼系數和剛度系數；

第三步中，所述二次型性能指標J_lqr如下所示：

其中，(Q_lqr，r_lqr)為二次型性能指標J_lqr的權參數，LQR控制以二次型性能指標J_lqr最小化為目標，t為時間；

第四步中，優(yōu)化所述二次型性能指標J_lqr的權參數的方法為：

將二次型性能指標J_lqr的權參數(Q_lqr，r_lqr)設置為待優(yōu)化的目標向量v_i，G；設置目標函數J_opt；以目標函數J_opt最小化為目標，使用DE算法對目標向量v_i，G進行多次迭代優(yōu)化獲得最佳權參數(Q_{lqr_opt}，r_{lqr_opt})；其中，DE算法中的變異因子F_i和交叉因子CR_i通過如下綜合關聯自適應機制進行更新：

F_i＝2max(g_i，gr_i)(F_f-F₀)+(2F₀-F_f)

CR_i＝2max(g_i，gr_i)(CR_f-CR₀)+(2CR₀-CR_f)

其中，F₀和F_f分別為變異因子的起始值和終止值，CR₀和CR_f分別為交叉因子的起始值和終止值；g_i為目標向量v_i，G和最佳向量v_best，G的灰色絕對關聯度，gr_i為目標向量v_i，G和最佳向量v_best，G的灰色相對關聯度，i為個體在種群中的序號，G為進化代數；

其中，

和分別是v_i，G和v_best，G的始點零化像，和分別是和的初值像，D為目標向量的維度。