基于自适应神经网络的风力摆设计实现
基于神经网络控制的低风速风力发电系统变流器设计
基于神经网络控制的低风速风力发电系统变流器设计引言：风力发电是一种可再生能源技术，被广泛应用于电力生产中。
然而，在低风速条件下，传统的风力发电系统的效率和性能受到较大的限制。
本文旨在通过设计基于神经网络控制的低风速风力发电系统变流器，提高低风速条件下的发电效率和稳定性。
第一部分：低风速风力发电系统的问题分析在低风速条件下，传统的风力发电系统难以达到预期的效果。
主要问题包括：1. 低风速下的转子速度较慢，导致机械部件转速不足，无法达到最佳发电效率。
2. 低风速下的发电系统输出功率较低，无法满足实际电力需求。
3. 低风速条件下，发电系统的控制策略不够优化，无法实现最佳功率追踪和变流控制。
第二部分：基于神经网络控制的低风速风力发电系统变流器设计原理神经网络控制是一种基于人工智能的非线性控制方法，适用于复杂的系统建模和控制。
在低风速风力发电系统中，我们可以利用神经网络来建立模型和优化控制策略，从而提高风力发电系统的性能。
具体设计原理如下：1. 使用神经网络建立低风速风力发电系统的模型，包括发电机转速、风速和转矩之间的关系等。
2. 基于建立的模型，设计最优控制策略，实现最佳功率追踪和变流控制。
这可以通过神经网络自适应控制算法实现，根据当前的风速和转矩状态输出最优的控制指令。
3. 在控制策略的基础上，设计低风速风力发电系统的变流器。
变流器可以将直流输出转换为交流输出，以供电力系统使用。
神经网络控制可以根据当前风速和转矩状态调整变流器的工作状态，以实现最佳性能。
第三部分：低风速风力发电系统变流器设计实现设计实现低风速风力发电系统变流器的关键步骤包括：1. 选取适当的功率器件和拓扑结构。
根据低风速风力发电系统的功率需求和特性，选择合适的功率器件和变流器拓扑结构，例如全桥逆变器。
2. 建立神经网络模型。
根据发电机的转速、风速和转矩等参数，建立神经网络模型，并进行训练和调优。
3. 设计神经网络控制器。
根据建立的模型，设计神经网络控制器，实现最佳功率追踪和变流控制。
风力摆控制系统方案
风力摆控制系统方案简介风力摆控制系统是用来控制风力摆的运动的一种系统。
风力摆通常用于测量风力的强度和方向，以便在风能利用方面进行相应的调整和优化。
本文将介绍一个设计用于控制风力摆运动的系统方案。
目标本系统的目标是实现对风力摆的精确控制，使其可以随需要而停止、开始或改变方向。
通过控制风力摆的运动，可以提高其测量精度，并确保风能的高效利用。
系统组成本系统主要由下面几个组成部分构成：1. 风力摆风力摆是本系统的核心部件，它用于测量风向和风速。
风力摆通常由一个垂直铰接杆和一个悬挂在杆上的摆锤组成。
当风吹过摆锤时，摆锤会向相反方向摆动，从而使测量者能够通过观察摆动的幅度和方向来判断风的强度和方向。
2. 传感器为了实现对风力摆的控制，需要安装相应的传感器来检测风力摆的姿态和运动。
常用的传感器包括倾斜传感器和加速度传感器。
倾斜传感器用于检测风力摆的倾斜角度，而加速度传感器用于检测风力摆的加速度。
这些传感器可以提供给控制系统必要的数据，以便进行相应的控制。
3. 控制器控制器是系统中的核心部件，负责接收传感器的数据并根据设定的控制算法对风力摆进行控制。
控制器通常由微处理器或可编程逻辑控制器（PLC）组成，它可以根据需求改变风力摆的运动方向、幅度或停止风力摆的运动。
4. 电源与通信模块为了保证系统的正常运行，需要为系统提供稳定的电源。
另外，为了方便对系统进行监控和控制，还需要配备相应的通信模块，使得系统可以与外部设备进行数据传输和命令交互。
系统工作原理本系统工作的基本原理是通过控制器对风力摆进行精确控制。
控制器通过接收传感器提供的数据来判断当前风力摆的状态，并根据设定的控制算法采取相应的控制策略。
控制信号经过放大和处理后，通过执行机构控制风力摆的运动。
系统的工作流程如下：1.传感器采集风力摆的姿态和运动数据，并将数据传输给控制器。
2.控制器根据接收到的数据判断风力摆的状态，如姿态角度、加速度等。
3.控制器根据设定的控制算法，计算出相应的控制信号。
电赛控制类风力摆论文
电赛控制类风力摆论文 The latest revision on November 22, 20202015年全国大学生电子设计竞赛风力摆控制系统（B题）【本科组】2015年8月15日摘要本设计由MC9S12XS128MAL单片机控制模块、角度检测模块、人机交互系统以及风力摆机械结构组成的闭环控制系统。
由BTN7971驱动12V、1.2A的直流风机作为风力摆的动力源，MMA7361采集风力状态角，单片机处理状态角数据后通过PID调节直流风机控制风力摆，实现在直流风机作为动力控制下快速起摆、画线、恢复静止，画圆的功能。
为了使测控系统控制更为精确，在采集数据的过程中采用了非线性误差校正以及卡尔曼滤波等数据处理方法。
同时设计中考虑到可能存在的各种干扰因素，采用软硬件结合的抗干扰方法提高系统控制的稳定性。
经过反复的测验，该方案完全能够实现题目要求！关键字：单片机闭环风力摆控制系统卡尔曼滤波目录方案论证与比较系统主控芯片选择方案一：采用AT89C51系列单片机作为控制的核心。
51单片机价格便宜，应用广泛，I/O口的设置和使用操作简单。
但是51单片机的运行速度过慢，抗静电抗干扰能力弱，内部资源和存储器功能较少，而且无ADC，还需要用外接电路实现AD转换，使硬件电路变得复杂。
另外，51单片机完成系统功能较为困难。
方案二：采用MC9S12XS128MAL作为控制核心MC9S12XS128MAL是Freescale公司生产的16位单片机，储存功能强大，具有丰富的输入/输出端口资源，具有多种寄存器功能，而且端口引脚大多为复用口，具有多功能，所有端口都具有通用I/O口功能。
内部本身自带PWM、A/D 转换功能，可以直接用，省去了单独做PWM模块和A/D转换模块，节省大量时间。
完全能够实现本系统的所有功能。
综合考虑，本系统选择方案二风力摆动力系统方案选择根据题目要求，用2~4只直流风机，共有一下三种方案选择！方案一：采用两只风机作为系统动力系统。
基于IAP15W4K58S4的风力摆控制系统设计
Techniques of Automation & Applications | 1基于IAP15W4K58S4的风力摆控制系统设计刘翘楚1,郭鹏伟1,刘学明2(1.中北大学朔州校区,山西 朔州 036000;2.国网山西省吕梁供电公司,山西 吕梁 033000)摘 要:风力摆控制系统作为一种典型的自动化控制平台,近年来得到了广泛的研究。
为了更科学合理地运用风力摆,设计并制作了一套基于单摆物理模型的实物系统,为系统预设了定角度直线运动和圆周运动两种主要形式。
对运动过程进行了线性化、离散化处理,将两种运动都分解为两个正交方向的简谐运动,利用莉萨如图形完成算法的设计。
利用单片机的定时器产生系统的控制周期,在一个控制周期内完成采样、计算、输出、执行。
试验结果表明,系统可以稳定、精确、快速地完成预设的目标动作,且抗干扰能力强,响应快。
关键词:简谐运动;PID 算法;伺服系统;IAP15W4K58S4中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1003-7241(2019)02-0001-04Design of Wind Pendulum Control SystemBased on IAP15W4K58S4LIU Qiao-chu 1, GUO Peng-wei 1, LIU Xue-ming 2( 1. Campus of Shuozhou, North University of China, Shuozhou 036000 China;2. Stste Grid Lvliang Power Supply Company, Lvliang 033000 China )Abstract: As a typical automatic control platform, wind pendulum control system is studied extensively in recent years. In order toapply the wind pendulum more scientifically and rationally, a kind of object system based on simple pendulum physical model is designed and manufactured. The system has two main forms: fixed angle linear motion and circular motion. The motion process is linearized and discretized, and they are decomposed into two orthogonal directions of harmonic motion. The algorithm is designed by using Lissajous-Figure. The control cycle is generated by the timer of the single-chip, and the sampling, calculation, output and execution are completed within a control cycle. The results show that the system can achieve the preset target motion stably, accurately and rapidly, and has strong anti-interference ability and fast response.Key words: simple harmonic movement; PID algorithm; servo system; IAP15W4K58S4收稿日期:2017-11-151 引言从古至今,人们对风力的应用从来没有停止过,风力应用在科学研究上也有着重要意义,如飞机、四轴飞行器、风洞等便是人们对风力的典型应用。
基于神经网络的风速预测模型研究
基于神经网络的风速预测模型研究近年来，随着气候变化的不断加剧，自然灾害也越来越频繁。
其中风灾是常见的自然灾害之一，对人类的生产、生活带来了很大的影响。
因此，风速的预测对于人们的生产生活至关重要。
随着计算机技术的不断发展，预测模型的研究也在不断更新，基于神经网络的风速预测模型成为了目前研究的热点之一。
神经网络是一种模拟人脑的计算工具，它能够学习和处理大量的数据信息，从而得出正确的预测结果。
基于神经网络的风速预测模型，可以根据历史风速数据和其它影响风速的因素，建立合适的模型，以预测未来的风速变化情况。
风速预测模型的建立需要用到大量的数据，包括气象站的测量数据和风场数据等。
这些数据需要通过合适的算法进行处理和拟合，以建立合适的模型。
首先，我们需要对数据进行预处理。
该处理过程主要包括数据清洗、丢失值处理、异常值处理等。
对于一些与预测结果无关的因素，需要进行剔除和过滤，以减小预测误差。
然后，我们需要建立合适的神经网络模型。
通常，神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层三个层级，其中隐藏层为网络的核心部分，它会对输入的数据进行加权求和和非线性转换。
接着，我们需要进行模型的训练，这个过程需要用到大量的数据，通过设定适当的参数和训练次数，不断优化模型的参数，使其能够更准确地预测未来的风速变化。
在模型的训练过程中，除了数据量和模型结构的影响之外，还需要注意一些其他的因素。
首先，我们需要考虑训练模型所用的算法，深度学习算法是目前研究比较热门的方法之一。
此外，我们还要注意模型的超参数设定，如训练次数、学习率等，这些参数的合理设置会对模型的预测效果产生很大的影响。
同时，我们需要考虑实际项目中的应用情况，如传感器误差、天气变化等因素的影响。
针对这些具体应用问题，需要根据具体情况进行调整和优化。
在模型的实际应用中，我们还需要关注模型的实时性和可靠性。
虽然基于神经网络的模型在预测效果上表现良好，但由于数据的不确定性和复杂性，模型预测结果可能存在误差。
基于神经网络的风力发电机组变桨距复合控制_许凌峰
功率的能力 , 是叶尖速比 λ和桨距角 β 的高阶非
线性函数 , 本文采用以下函数计算[ 3] :
C p (β ,
λ) =0.22
(1λ1i6
-0.4
β
-5)
e
-12.5 λ
i
(3)
1λi =λ+01.08β -0β.30+315
(4)
风力机在高于额定风速而又低于切出风速运
行时 , 根据式 (3)、 (4) 风能利用系数随着桨距
收稿日期 :2008-07-10 . 基金项目 :国家自然科学基金 资助项 目 (50677021);教育部
重点项目 (105049).
风能的吸收 。 目前 , 控制风能吸收的方式主要有 两种 :被动地利用桨叶失速性能来限制高风速下 的风能 吸收和 通过主动 变桨距 来控制 风能的 吸 收 。 因此 , 风力发电机组根据其桨距调节方式也 主要分为定桨距风机和变桨距风机 。 定桨距机组 的叶片在发电时不能转动 , 功率调节通过叶片自 身的失速特性实现 。这种方式有结构简单 、 故障 概率低的优点 , 其缺点主要是风力发电机组的性 能受到叶片失速性能的限制 , 在风速超过额定值 时发电功率反而有所下降 。对于变桨距风力发电 机 , 无需担心 风速 超过 额定点 后的 功率 控制 问 题 , 变桨距系统通过调整叶片角度 , 使之获得额 定功率输出 。 桨距角是根据发电机输出功率的反 馈信号来控制的 , 因此不受气流密度变化等外部 因素的影响 。 为确保平缓并网发电 , 变桨距系统
系数 ;bt 为风轮叶片尖部处的切向诱导系数 , 因
为 bt >0 , 即 bt = a (1λ2-a)+14 -12 , 定义修
正系数
α=CC′pp
神经网络模型在风力发电预测中的应用
神经网络模型在风力发电预测中的应用引言：风力发电作为一种可再生能源形式，具有巨大的潜力。
然而，风能的不稳定性使得风力发电的可靠性和稳定性成为一个挑战。
为了有效地管理和优化风力发电系统的运行，研究人员和工程师们使用了神经网络模型来预测风力发电的能量输出。
神经网络模型能够通过对海量数据的学习，提供相对准确的预测结果，从而帮助优化风力发电系统的运营。
1. 神经网络模型的基本原理神经网络模型是一种基于人工神经元网络的计算模型。
其基本原理是通过模拟人脑的神经元之间的连接关系，将输入数据传递给神经元，然后将神经元的输出传递给其他神经元，最终得到输出结果。
神经网络模型能够自动学习输入数据的特征，并在训练过程中通过调整连接权值和阈值来优化模型的性能。
2. 风力发电预测问题风力发电预测的核心问题是根据给定的气象数据和历史风力发电数据，预测未来一段时间内的风力发电能量输出。
这是一个复杂的问题，因为风力发电受到多个因素的影响，包括风速、风向、温度、湿度等。
传统的数学和统计模型难以捕捉这些复杂的非线性关系，而神经网络模型可以通过大规模数据的学习来提供更准确的预测。
3. 神经网络模型在风力发电预测中的应用神经网络模型在风力发电预测中的应用已经得到了广泛的研究和应用。
研究人员通过收集大量的风力发电数据和气象数据，构建神经网络模型，并对模型进行训练和测试。
研究结果表明，神经网络模型能够准确预测风力发电能量输出，提高风力发电系统的稳定性和可靠性。
4. 神经网络模型在风力发电预测中的优势神经网络模型相比于传统的数学和统计模型，在风力发电预测中具有以下优势：- 非线性关系建模能力：神经网络模型能够自动学习复杂的非线性关系，更好地捕捉风力发电的特征。
- 适应性学习特性：神经网络模型能够通过不断的学习和调整，提高预测的准确性和稳定性。
- 并行处理能力：神经网络模型可以同时处理多个输入数据，加快风力发电预测的速度。
- 容错性：神经网络模型具有容错性，即使输入数据有噪声或缺失，模型仍能提供相对准确的预测结果。
基于神经网络和DSP-TMSF2812的风力摆伺服控制系统设计
机 床 与液 压
Ｍ ＡＣＨＩ Ｅ Ｔ ００Ｉ ＆ ＨＹＤＲＡＵＴ １ ＣＳ
Ｎｏ ｖ ． ２ ０ｌ ７ Ｖｏ Ｉ ． ４ ５ Ｎｏ ． ２ ２
第４ ５卷 第 ２ ２期
Ｄ ＯＩ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ Ｏ ０ １ — ３ ８ ８ １ ． ２ ０ １ ７ ． ２ ２ ． ０ ４ ０
Ｄ Ｕ Ｊ ｉ ｎ ｘ ｉ ｍｌ ｇ ， ＹＵ Ｅ Ｇｕ ａ ｎ ｇ
（ １ ． Ｄｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ａｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ，Ｔ ａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ Ｉ ｎ ｓ ！ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ． ，Ｔ ａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ ０ ３ ０ ０ ０ ８ ，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；２ ． Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ
中图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ ２ 文 献 标 志 码 ：Ｒ 文章编号 ：１ ０ ０ １ — ３ ８ ８ ｌ（ ２ ０ １ ７ ）２ ２ 一 ｌ ５ ７ — ５
Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ Ｗ ｉ ｎ ｄ Ｐｅ ｎ ｄｕ ｌ ｕ ｍ Ｓｅ ｒ ｖ ｏ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ａ ｎ ｄ ＤＳ Ｐ． ＴＭ Ｓ Ｆ２ ８ ｌ ２
况 ，实 现 对 激 光 笔 似置 的精 确控 制 ，具 有 仅 以 直 流 风 机 为 动 力 控 制 下 快 速 起 摆 、Ｉ 嘶线 、恢 复 静 止 的 功 能 ， 度高 、 活 性 好 、实 时 性 好 等 优 点 能准确 画 圆，
凡 受 风 力 影 响 后 能 够 快 速 恢 复 画 圆 状 态 ，具 有 很 好 的鲁 棒 性 文 验 结 果 表 明 ：该 神 网 络 风 力 摆 伺 服 控 制 系 统 具有 控 制 精 关 键 词 ：Ｄ Ｓ Ｐ：风 力 摆 ；神 经 网络 ； 三维 角 度陀 螺 仪 传 感 器
基于神经网络的风力发电机组偏航控制系统
自动化控制• Automatic Control128 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering【关键词】BP 神经网络 偏航控制1 引言风能具有巨大的利用价值。
为使风力机风轮更准确的实行对风，偏航装置起着很大的作用。
本文采用BP 神经网络算法，利用其误差反向传播的特性，比较网络的预期值和真实输出值，来调整网络参数使得误差降到最小。
2 偏航控制系统偏航装置作为风力机的重要部分，一般由风向标传感器、偏航电机、制动器与变速箱等部分构成。
风向标采集到风向信号后，将该信号传送到控制回路中，然后控制装置根据该信号发出指令，从而控制机舱旋转，来实现对风的目的。
本文的偏航控制系统框图如图1所示，工作原理为：风向标传感器采集到风向变化后，将该信息传递到控制系统里，进行数据处理和分析，然后判断装置是否要进行偏航和如何偏航，再依照判断执行动作，使得风机能达到最好的对风状态。
当此次偏航动作结束后，系统继续对风向信息进行处理分析，判断此次偏航动作是否在误差允许范围内，若在其允许的范围内，则偏航动作停止；若不在此范围内，则仍然继续进行偏航动作直至满足条件范围。
3 BP神经网络BP 神经网络由输出信号、输出层、隐含层、输入层、输入信号组成，如图2所示。
在BP 神经网络中包含两种信号，一种是误差信号，还有一种是函数信号，它们的区别是其传递方向是相反的。
若BP 网络输入节点数目是i ，隐含节点数目是j ，输出节点数目是n ，输入层到隐含层间权值ωji ，隐含层到输出节点权值ωnj ，假设预期值是h n ，经激活函数f(u)作用后可得到隐含层节点输出数：y j =f(∑n 1ωji x i -θj )=f(net j )输出节点实际输出数：z n = f(∑j 1ωnj y j -θn )= f(net n )则相对误差为：基于神经网络的风力发电机组偏航控制系统文/丁恒 王世荣 李金峰因为在过程中要用到所有神经元f(u)的导数值，故f(u)必须满足可导的条件，即连续可微，一般用sigmoid 函数：其中，1指偏值，若1>0，则f(u)向左平移；0起调节函数大小的作用，若0偏小，函数将会趋近阶跃函数，若0偏大，则函数形状会比较平滑。
基于神经网络的海上风力发电风轮叶片智能气动优化设计
基于神经网络的海上风力发电风轮叶片智能气动优化设计随着全球能源需求的增长和对可再生能源的关注日益增加，海上风力发电作为一种绿色、可持续的能源解决方案备受关注。
而风力发电的效率主要取决于风轮叶片的设计优化。
在过去的几十年里，为了提高风轮叶片的气动效能，传统的设计方法通常基于试验和经验。
然而，这种方法不仅耗时耗力，而且有时难以真实模拟各种工作条件。
因此，基于神经网络的智能气动优化设计成为了提高海上风力发电系统效能的重要解决方案。
神经网络是一种模仿人脑神经系统工作方式的计算机系统，具有自我学习和适应能力。
利用神经网络，我们可以建立一个数学模型来描述风轮叶片的性能特征和气动效能。
通过大量的数据输入和训练，神经网络可以学习并从中提取出优化设计的规律和模式。
在海上风力发电系统中，风轮叶片的气动性能是关键，它直接影响转子的转动速度和发电效率。
传统的风轮叶片设计通常会面临复杂的气动流场和非线性的响应问题，这限制了其性能的提升。
而基于神经网络的智能气动优化设计则可克服传统方法的局限性，提供一种高效、精确的风轮叶片设计方案。
首先，在进行风轮叶片的智能气动优化设计之前，我们需要收集并准备大量的输入数据，包括风速、风向、气温、叶片尺寸、材料等。
这些数据将作为神经网络的输入参数，在训练过程中用于建立模型。
同时，我们还需要建立一个良好的训练数据集，其中包括已知气动性能优良的风轮叶片设计样本和与之相关的气动特性数据。
接下来，我们利用神经网络进行训练和优化。
通过多轮的训练和调整，神经网络可以逐渐学习和优化风轮叶片的设计规律。
它将分析输入数据中的各种参数之间的关系，并找到最佳的设计方案。
此外，我们还可以在训练过程中引入一些优化算法，例如遗传算法或粒子群算法，以进一步提高设计效果。
最后，验证和验证所得到的风轮叶片设计方案。
这一步通常需要在实验室或现场进行，以确保所设计的叶片能够在实际工作条件下达到预期效果。
同时，还需要与传统设计方法进行比较，评估基于神经网络的智能气动优化设计的效果和优势。
基于神经网络算法的智能风机控制技术
基于神经网络算法的智能风机控制技术近年来，随着技术的不断发展，智能化技术也逐渐成为了各个行业的发展趋势。
在工业领域中，智能风机控制技术的应用也得到了越来越广泛的关注。
其中，基于神经网络算法的智能风机控制技术，是一种非常有效的控制方式。
一、智能风机控制技术简介智能风机控制技术，是通过对风机控制系统进行模拟、优化和智能化处理，使其具有自我学习、自我控制的能力，从而实现自动控制的目的。
它可以有效地提高风机控制系统的自动化水平，减少人工干预，提高生产效率和生产安全。
二、神经网络算法与智能风机控制技术神经网络算法是一种仿生学的技术，它模拟了人类神经系统的学习、记忆和推理功能。
应用神经网络算法可以有效地解决一些复杂的模式识别和数据处理问题。
而在智能风机控制技术中，神经网络算法可以用来提高风机系统的控制精度和稳定性。
在基于神经网络算法的智能风机控制技术中，主要利用前馈神经网络或反馈神经网络模型来建立风机控制系统的动态模型。
通过对模型的训练和优化，可以实现风机系统的智能控制。
实际上，神经网络算法的强大之处在于它可以通过学习和训练，分析复杂多变的数据，从而实现控制系统的自适应和优化。
三、反馈神经网络控制风机转速在风机控制系统中，控制风机转速是一项非常重要的任务。
反馈神经网络技术可以有效地控制风机转速，从而提高控制的精度和稳定性。
反馈神经网络技术的主要思想，是对风机系统进行建模，通过神经网络的学习和训练，优化控制参数，从而实现控制系统的自适应和优化。
反馈神经网络控制风机转速的具体步骤如下：1.选择神经网络结构和算法，建立反馈神经网络模型。
2.收集风机系统的相关数据，对神经网络模型进行训练和优化。
3.通过调整神经网络的参数，实现控制风机速度的目标。
4.对反馈信息进行处理和分析，实时调整控制策略。
通过反馈神经网络控制风机转速，不仅可以实现高效的风机控制，还能够提高风机的使用寿命和安全性。
四、前馈神经网络控制风机气流除了控制风机转速外，前馈神经网络也可以用来控制风机气流。
基于人工神经网络的风电场潮流优化研究
基于人工神经网络的风电场潮流优化研究随着能源消耗的增加，新能源的不断涌现成为了人们积极探索的领域。
风力发电，因其环保、资源丰富的特点，开始为人们所重视。
风电场潮流优化技术作为风力发电的重要研究领域之一，也正在逐渐成熟。
本文将着重探讨基于人工神经网络的风电场潮流优化研究。
一、风电场概述风电场是以风力发电为主要目的的大型风力电站。
其工作原理是利用风能的动力转动风机，通过变速器等装置将转动机械能转化为电能输出。
由于风能容易受到天气变化影响，其输出的电能也不易稳定。
因此，进行风电场潮流优化，以保证电能的输出稳定性和可靠性，成为了当前风力发电技术研究的重要领域。
二、神经网络简介神经网络是一种模拟人类大脑运作的计算模型，其能够进行模式识别和近似函数计算。
神经网络由多个节点和连接构成，每个节点代表一个神经元。
每个神经元接收来自前一层神经元的输入信号，并通过一定的变换函数生成输出信号。
不同的神经元之间的连接权重不同，这种变化可以在神经网络中实现学习和自适应机制。
三、神经网络在潮流优化中的应用神经网络因其自适应性和强大的非线性映射能力，被广泛应用于电力系统。
神经网络潮流计算是电力系统优化和控制中的一种方法，通过使用神经网络进行电力系统潮流计算，可以提高计算效率和计算准确性。
神经网络在风电场潮流优化中的应用可以分为以下两个方面：1.建立风电场潮流模型建立风电场潮流模型是进行优化的前提。
传统的电网潮流计算方法复杂，且时间复杂度高，不利于实时计算优化。
在这种情况下，将神经网络应用到电网潮流计算中，可以有效地缩短计算时间，实现实时计算。
2.进行风电场潮流优化基于神经网络的风电场潮流优化主要分为两种方法：单目标优化和多目标优化。
单目标优化主要是通过神经网络模型，将风电场输出功率与负载等因素建立对应关系，实现风电场功率输出的最大化。
而多目标优化则主要是建立一个带约束条件的目标函数，以最小化目标函数值为目标，针对多个优化目标进行优化，以达到优化风电场的目的。
基于神经网络的海上风电场变流器控制算法
基于神经网络的海上风电场变流器控制算法引言：随着全球对清洁能源的需求日益增长，海上风电已成为解决能源供应和环境保护的重要领域之一。
海上风电场的变流器控制是风力发电系统中的核心技术之一，对于提高系统的稳定性、可靠性和效率至关重要。
本文将介绍一种基于神经网络的海上风电场变流器控制算法，旨在提高风电系统的性能和效率。
一、海上风电场变流器的控制问题海上风电场变流器控制的主要目标是实现电能从风机的输出端口转换到交流电并输送到电网。
然而，海上风电场的运行环境复杂多变，受风速、波浪、温度等多种因素的影响，变流器控制面临许多挑战。
其中，传统PID控制策略难以应对这种复杂多变的环境，导致风电系统的性能和效率无法得到有效提升。
二、神经网络在风电场变流器控制中的应用神经网络是一种模仿自然神经系统工作原理的计算模型，具有自学习、自适应和非线性映射等优势。
通过循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以准确捕捉变流器控制的复杂动态特征，提高系统的响应速度和控制性能。
1. 数据采集与预处理为了构建神经网络模型，首先需要收集海上风电场变流器的实时工作数据。
在数据采集过程中，需要考虑采样频率、采样点数等参数，以满足复杂多变的海上环境要求。
采集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以减少噪声干扰和提高神经网络的训练效果。
2. 神经网络模型设计基于采集到的数据，可以设计适用于海上风电场变流器控制的神经网络模型。
常用的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
选择适合的模型结构和参数设置是关键步骤，需要综合考虑海上风电场的运行特点和控制要求。
3. 神经网络训练与优化神经网络的训练是一个迭代学习的过程，需要将采集到的数据集划分为训练集和验证集，并利用反向传播算法进行参数优化。
通过调整网络结构和参数，可以不断提高神经网络的泛化能力和控制性能。
此外，还可以应用正则化、批标准化等技术进一步优化训练过程，提高网络的收敛速度和鲁棒性。
基于神经网络的风电机组变桨距恒功率控制系统的研究_
图1 风电机组变桨恒功率控制系统结构统应用于山东长星风力发电机组，进行实验验证。
1 风力发电变桨恒功率控制系统变桨距控制和恒功率控制是风力发电两大核心技术[6-7]。
在风速低于额定风速时，为了最大限度跟踪风速，此时没有必要变桨，只需调整叶片桨距角为规定的最小桨矩角，即β=0°，使其风能利用系数最大。
当2所示。
BP神经(output layer)层有若干个神经元组成经元通过权连接息。
BP神经网络的自适应学习可归纳为图2 BP网络的拓扑结构图3 基于BP神经网络的变桨距控制模型个输出层。
虽然增加层数可以提高精度、降低误差，但这同时增加了网络的复杂性和训练时间。
结合本研究实际，本建模将选用单隐层BP网络进行仿真。
通过分析影响风电机组输出功率的不同影响因素，最终确定输入向量分别为风速，风轮角速度，输出向量为变桨机构桨距角。
利用试凑法，通过比较输出误差和收敛速度，最终确定隐层节点数为8。
2)传递函数的选择该BP模型的网络的生成语句如下：net=newff(minmax(pn),[8,1],{'tansig','purelin'},'tr ainlm')。
其中，训练选用trainlm函数，隐层选用tansig 理后，输入到训练好的神经网络中应的桨距角值，如图4所示已知，该风电机组的额定风速为可知，随着风速的不断变化值可以很好地跟踪实际值以下时，桨距角为规定的最小桨矩角大限度地捕获风能。
当风速超过额定风速时断增加，以期使风能利用率减小在额定值附近。
图4 BP神经网络变桨控制器模型预测数据图5 风电机组变桨距恒功率控制系统模型3 风电机组变桨距恒功率控制系统模型仿真3.1 风电机组变桨距恒功率控制系统模型仿真在已建好的BP 神经网络变桨距模型的基础上，利用MATLAB 仿真软件的SIMULINK 工具箱搭建风电机组变桨距恒功率控制系统模型，结构如图5所示。
基于AT89C52的风摆控制系统设计与实现
基于AT89C52的风摆控制系统设计与实现尚坡利;吴宁【摘要】介绍了一种基于AT89C52单片机为控制核心的风摆控制系统,该系统通过调节直流风扇转速实现对摆杆摆角的实时测量、显示和控制.系统采用SCA100T-D02角度传感器来实现对摆杆转角信号的采集,根据转角值输出一定占空比的PWM脉冲波,用L298N作为驱动电路控制风扇电机转速,以达到控制摆杆转角的目的,同时在径向距离大于50cm时可用蜂鸣器报警.该系统经过测试实验,能耗低,性价比高,具有较高的实际应用价值.【期刊名称】《甘肃科技纵横》【年(卷),期】2016(045)009【总页数】3页(P37-38,6)【关键词】检测技术与自动化装置;风摆;AT89C52【作者】尚坡利;吴宁【作者单位】兰州石化职业技术学院电子电气工程系,甘肃兰州730060;兰州工业学院电气工程学院,甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TP273;TP368.12015年全国大学生电子设计竞赛本科组B题以风力摆控制系统为研究对象，要求所设计系统在规定时间内能够做出重复自由摆运动，或是可根据要求设定摆动方向，摆动时所附加激光笔能够画出直线段；或是将风力摆拉起一定角度放开，规定时间内使风力摆制动达到静止状态。
本论述基于该竞赛题目提出的设计要求，给出一种简单实用、性价比高，且易于实现的设计方案。
根据题目的要求，本系统需解决以下问题：对风扇电机的转速进行快速而准确的控制，以保证风扇的转角短时间稳定在控制范围内；为保证系统的精度要求，必须要对摆杆摆动角度进行实时检测及显示；为保证摆杆达到预定角度还需要相应的设定电路。
根据以上要求，其控制模型框图见图1所示。
为完成系统控制目标，对各环节模块进行如下设计。
2.1 控制模块设计根据题目要求，控制器主要用于传感器信号的接收与辨认、控制电机转动、显示实时角度等。
有以下两种方案：方案一：采用FPGA作为系统控制器。
FPGA可以实现各种复杂的逻辑功能，规模大、密度高、体积小、稳定性高，并且可应用EDA软件仿真、调试，易于进行功能扩展。
基于自适应模糊神经网络的风速软测量
基于自适应模糊神经网络的风速软测量董海鹰;魏占宏;杨玺;李晓青【摘要】针对风力发电系统有效风速无法直接测量的问题,提出了基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法,在该方法中利用优化的自适应模糊神经网络建立了风速软测量模型,以发电机功率、桨距角和风力机转速作为模型的输入,有效风速作为模型的输出,网络学习中采用可变的学习速率和可变的动量学习率.仿真结果表明,与传统的神经网络风速软测量模型相比,基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法是有效的,风速的估计值较好地跟踪了有效风速的变化趋势,具有较高的准确性.%For the effective wind speed of wind power generation systems can not be measured directly,wind speed soft sensor method based on adaptive fuzzy neural network was proposed,in which wind speed soft sensor modeling was established by adopting optimized adaptive fuzzy neural network. The model uses wind generator power,pitch angle and speed of wind turbine as the input,and effective wind speed as the output. Variable learning rate and momentum rate are adopted in network learning. Simulation results show that compared with traditional neural network wind speed soft sensor model,the method of wind speed soft measurement based on adaptive fuzzy neural network is effective,and the trend of effective wind speed is better and more accurate followed by the estimates of effective wind speed.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2013(025)001【总页数】6页(P60-65)【关键词】风力发电;有效风速;软测量;自适应模糊神经网络【作者】董海鹰;魏占宏;杨玺;李晓青【作者单位】兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州730070;兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州730070;兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州730070;兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TM614风速的研究是风力发电系统的重要组成部分，尤其对于大型的风力发电系统的研究具有重要的现实意义。
基于神经网络的帆板姿态控制系统设计与优化
基于神经网络的帆板姿态控制系统设计与优化在帆板运动领域，姿态控制是提高操纵性和性能的关键问题。
随着神经网络技术的发展，基于神经网络的姿态控制系统被广泛应用于帆板姿态控制中。
本文将介绍基于神经网络的帆板姿态控制系统的设计和优化过程。
1. 引言帆板运动作为一项风力推动的极限运动，姿态控制对于提高速度和操纵性非常重要。
神经网络技术的出现为帆板姿态控制系统的设计提供了一种新的思路和方法。
本文将结合神经网络技术，设计一个基于神经网络的帆板姿态控制系统，并通过优化算法对系统进行进一步的优化。
2. 系统设计基于神经网络的帆板姿态控制系统主要包括感知模块、控制模块和执行模块三部分。
2.1 感知模块感知模块用于获取来自帆板上的传感器数据，包括风向、风速、帆板角度等信息。
这些数据将作为神经网络的输入，用于控制模块的决策过程。
2.2 控制模块控制模块通过神经网络对收集到的传感器数据进行处理和分析，并生成相应的控制信号。
神经网络可以学习并优化帆板姿态控制的决策策略，提高系统的性能和鲁棒性。
2.3 执行模块执行模块根据控制模块生成的控制信号，控制帆板的舵机和螺旋桨等执行器，以实现帆板的姿态控制。
执行模块需要根据控制信号的大小和方向对执行器进行精确控制，确保帆板姿态的准确性和稳定性。
3. 优化算法在设计过程中，我们可以借助优化算法对基于神经网络的帆板姿态控制系统进行进一步的优化。
3.1 神经网络训练首先，我们需要使用大量的帆板操纵数据来训练神经网络。
通过正向传播和反向传播算法，不断调整神经网络的权重和偏置，以使模型能够准确地预测并控制帆板的姿态。
训练的目标是使神经网络输出的控制信号与实际控制信号尽可能接近。
3.2 神经网络优化为了进一步提高系统的性能，我们可以使用进化算法等优化算法来对神经网络进行优化。
通过调整神经网络的结构和参数，使其能够更好地适应复杂的帆板姿态控制任务。
4. 实验与结果分析在设计和优化完成后，我们可以通过实验验证基于神经网络的帆板姿态控制系统的性能。
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科技与创新┃Science and Technology & Innovation・6・文章编号：2095－6835（2016）12－0006－02基于自适应神经网络的风力摆设计实现许可行，刘延飞，羊帆（火箭军工程大学，陕西 西安 710025）摘 要：随着神经网络的不断发展，控制系统的设计出现了新的方法。
提出了一种自上而下的设计方法，并详细地阐述了其工作原理和软、硬结合的设计理念。
通过卡尔曼滤波融合陀螺仪和加速度计测量反馈的数据，并基于自适应神经网络PID 算法的调节，实现对风机驱动模块输入电压的PWM 控制，以达到对风力摆运动轨迹的预定控制。
设计方案以XS128单片机为核心，配合以风机驱动模块、陀螺仪测量模块、串口数据接收模块和电源模块。
测试结果表明，该方案所设计的风力控制系统响应快、偏差小、程序过程清晰、电路结构简单、系统可靠性高、易于维护和更新。
关键词：自适应神经网络；风力摆设计；XS128单片机；数字陀螺仪中图分类号：TP273+.2 文献标识码：A DOI ：10.15913/ki.kjycx.2016.12.006 随着世界各国对水下航行器的不断研究，人们对水下航行器的需求已经不再仅局限于在水中低速或高速地运动，而是要求其具有悬浮、爬潜以及按照预定轨迹运动等更出色的机动性能。
但是，由于水下航行器在运动时受到的环境干扰复杂，需要设计更优的控制算法，使水下航行器具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。
因此，本文以风力摆为研究对象，模拟水下航行器的运动环境，提出了一种基于自适应神经网络的控制方法。
该方法是将几组轴流风机搭配成风力摆，依靠其内部风机转动形成轴向风力，并以流体力学和牛顿第三定律等相关理论为指导，实现其在复杂环境下的特定运动。
这一方案既保证了系统的稳定性，又使产生的控制误差最小。
1 理论分析和计算 1.1 机构的运动学分析为了方便分析，在分析运动学之前，我们作了以下几种假设：①假设系统X 轴与Y 轴相互独立且不存在耦合；②假设系统均为匀质刚体，不存在弹性形变；③假设运动过程中系统的惯性参数、结构参数不发生改变；④假设风机及底座质量远远大于摆杆质量，忽略摆杆质量对系统质心的影响。
由于系统X 轴与Y 轴结构相同，在此，以X 轴为例分析，考虑如图1所示的平面风力摆。
相关表达式为：()()sin ()F k T mg k θ−图2 单神经元PID 控制框图由于系统输入存在一种未知的非线性关系，因此，本设计采用单神经元PID 自适应控制器，实现PID 参数的自适应整定，以满足系统性能的需要。
图2所示为单神经元PID 控制。
增量式PID 控制率为：3i i i 121231223r ()(1)()()()()()()()()()()()()()()()(2)()()()()u k u k K w k x k u k K w k e k w k e k w k e k x k e k x k e k x k e k e k e k Z e k y k y k ==−+⎡⎤Δ=+Δ+Δ⎣⎦==Δ=Δ=+−==−∑. （2）公式（2）中：w 1（k ）、w 2（k ）和w 3（k ）为加权系数。
权系数采用以下调整方法：11i 122p 233d 3111w k w k e k x k w k w k e k x k w k w k e k x k ηηη+=++=++=+（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）. （3） 公式（3）中：η1，η2，η3为自适应学习速率，可根据实验或经验选定；k 为神经元比例系数，取k ＞0. 1.3 期望控制目标生成根据具体的控制目标，基于系统结构对期望控制目标的生成进行分析。
依据为：arg tg /k d L θ=（）（）. （4） 1.3.1 目标一：单轴摆动控制6）即可实现期望运动的圆周运图1 风力摆X 方向运动学分析示意图3 双轴摆动投影示意图Science and Technology & Innovation ┃科技与创新・7・2 总体设计2.1 控制系统设计根据理论计算的结果得出系统的性能描述，再对系统进行分解，将其核心控制部分划分为6个子模块，分别是给定量输入、神经网络PID 、风机驱动模块、轴流风机组、MPU6050、被控量输出。
其基本控制系统如图4所示。
图4 基本控制系统框图2.2 机械结构设计风力摆结构如图5所示，通过万向节连接硬质连杆，连杆另一端连接“十”字形硬质底座；“十”字形底座每一端各安装一个轴流风机，在硬质连杆中部安装数字陀螺仪和加速度计。
通过“十”字形安装轴流风机，实现了风摆在摆动投影面内的四象限可达。
采用硬质杆连接可有效避免连接弹性形变所带来的非线性控制问题。
2.3 测量模块设计本文的设计方案所采用的惯性测量元件为高精度的陀螺加速器MPU6050，通过处理器所带的串口读取MPU6050测量的数据。
该模块集成了卡尔曼滤波算法，可有效降低干扰，提高测量精度，并且整合了三轴陀螺仪、三轴加速器和六轴运动处理组件。
MPU6050的角速度全格感测范围为±250°/s （dps ）、±500°/s （dps ）、±1 000°/s （dps ）和±2 000°/s （dps ），可准确追踪物体的运动，模块采集到的数据可通过I 2C 或SPI 接口传输。
陀螺仪角度计算公式为：θn =θn －1+（gyro-gyroc ）×gyror . （8）公式（8）中：θn 为当前的角度值，°；gyro 为陀螺仪的敏感轴偏转值；gyroc 为陀螺仪的零点偏移值；gyror 为陀螺仪的比例。
加速度计角度计算公式为：θz =（Az －Cz ）×Rz . （9）公式（9）中：θz 为加速度计敏感轴Z 轴产生的倾角，°；Az 是加速仪Z 轴的读数；Cz 为Z 轴零点的偏移量，测量方法与陀螺仪一致；Rz 为Z 轴的比例。
3 测试方案和测试结果 3.1 测试条件及方案测试环境：温度28 ℃，湿度60%. 测试仪器：60 W 电风扇、TDS210示波器、VICTOR VC09805万用表、PS-528金属秒表、量角器、直尺、基准测量板。
系统参数：质量350 g ，摆长（静止时顶端到测量基准面的垂线距离）110 cm 。
测试步骤：①对各个硬件电路进行单模块测试，保证各模块功能正常后进行系统联调；②将程序下载到单片机中，观察不同模式下摆杆的摆动状况，并实时记录数据，分析判断。
3.2 测试结果与分析测试结果有以下几种：①测试陀螺仪角度、角速度的精度。
角度测量偏差为0.1°，角速度测量精度为0.05°/s 。
该精度满足使用要求。
②测试类似自由摆动，相关测试结果见表1.③测试30～60 cm 可控直线摆动实验，相关测试结果见表2.④测试设定摆向摆动，相关测试结果见表3.⑤测试圆锥摆，相关测试结果见表4.⑥测试有外部干扰（静止时水平距离风力摆为50 cm 处，对准风力摆中心用60 W 电风扇直吹）的圆锥摆，相关测试结果见表5.表1 类似自由摆动测试结果序号 摆动距离/cm时间/″ 1 0 0″33 2 15 0″96 3 30 1″16 4 45 1″45 5 601″93表2 30～60 cm 可控直线摆动实验测试结果序号 设定距离/cm 实际距离/cm 时间/″ 1 30 31.8 1″10 2 40 41.2 1″48 3 50 52.4 1″63 4 60 60.61″82表3 设定摆向摆动测试结果序号 摆动方向/° 摆动距离/cm 时间/″ 1 0 40 1″40 2 30 40 1″46 3 60 40 1″44 4 90 40 1″45 5 120 40 1″42 6 150 40 1″44 7 180 40 1″45 8 210 40 1″42 9 240 40 1″44 10 270 40 1″43 11 300 40 1″44 12 330 40 1″41 13 360 40 1″43表4 圆锥摆测试结果序号 设定半径/cm实际半径/cm时间/″ 1 0 0.4 0″89 2 10 10.6 2″96 3 20 19.4 3″03 4 30 31.6 3″11 54041.73″20表5 有外部干扰的圆锥摆测试结果序号设定半径/cm 实际半径/cm 风扇距离/cm 时间/″ 1 10 10.9 50 3″21 2 20 20.3 50 3″32 3 30 32.1 50 3″33 4 40 41.8 503″49 4 结束语本设计采用数字陀螺仪作为测量装置，由于系统存在非线性关系且要求有一定的鲁棒性，因此采用神经网络PID 控制算法获得系统输入控制率。
测试结果表明，该系统设计性能良好，基本达到设计要求。
可见，运用基于自适应神经网络的控制算法，不仅能够保证水下航行器轨迹跟踪的稳定性，还能够保证轨迹跟踪的精度。
这对其执行循迹探测任务具有重大意义。
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