基于RBF神经网络的大型风电机组独立变桨控制方法

摘要

本发明公开了一种基于RBF神经网络的大型风电机组独立变桨控制方法，步骤如下：通过采集风轮转速信号得到统一桨距角和电磁转矩；计算风电机组三个桨叶根部弯矩及桨叶方位角；对三个桨叶根部弯矩进行Coleman坐标变换，得到俯仰弯矩和偏航弯矩；通过RBF神经网络自适应控制导出神经网络自适应率，在线调整神经网络权值改善独立变桨系统的叶根弯矩，再经过Coleman逆变换变换成不同桨叶的优化桨距角；将统一桨距角和优化桨距角相加，得到独立变桨控制桨距角，优化桨距角送入变桨执行单元，完成独立变桨。本发明能够快速地实现独立变桨控制，提高变桨伺服系统的工作效率，控制成本低，提高了风电机组的使用寿命。