针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)算法中传统滑模控制存在收敛速度慢、抖振显著等不足,提出一种基于RBF神经网络的光伏系统非线性反步积分滑模(Nonlinear backstepping integral sliding mode control, NBISMC)...针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)算法中传统滑模控制存在收敛速度慢、抖振显著等不足,提出一种基于RBF神经网络的光伏系统非线性反步积分滑模(Nonlinear backstepping integral sliding mode control, NBISMC)最大功率点跟踪策略。首先,采用RBF神经网络对各种气象条件下的光伏电池输出电压进行预测;其次,设计非线性积分滑模面以改善传统滑模控制存在稳态误差及超调量大的问题;最后,设计新型指数趋近律,在加快收敛速度的同时有效削弱了系统高频抖振;通过Lyapunov函数分析非线性反步积分滑模控制的可达性与稳定性,并在静态、动态和遮光条件下进行仿真试验。仿真试验结果表明,在温度和光照强度发生变化的工况下,相比于传统滑模控制,基于RBF神经网络的非线性反步积分滑模控制能在各种气象条件下快速、准确地跟踪光伏系统最大功率点,具有较强的鲁棒性。展开更多
文摘利用线性弹簧斜向布置的几何非线性产生非线性恢复力,提出了引入非线性恢复力的水下涡激振动(VIV)发电系统.该系统通过单向轴承、齿轮齿条机构、增速箱和转子发电机,将钝体横向往复运动转变为发电机的单向旋转运动.建立了综合考虑流-固-电耦合的水下涡激振动发电系统动力学方程,利用非线性振动理论,获得了钝体非线性振动的静态平衡点分岔和不同稳态运动的区间,重点研究了PF-2SN和2PF-2SN两种静态分岔情况下钝体的非线性动力学行为,获得了不同流速下钝体振动的Poincaré映射、相图和幅频图,分析了钝体在单周期小幅运动、大幅混沌运动和准周期大幅运动等运动模式下的振动行为及运动规律,并计算了在钝体处于不同稳态运动时的发电机功率.结果表明:在PF-2SN分岔方式中,系统处于二稳态运动时的振动和发电具有明显优势,平均振幅比为2.18、发电功率最大值为24.45 W.而在2PF-2SN分岔方式中,系统处于三稳态运动时的振动和发电更具优势,平均振幅比为1.98、发电功率最大值为18.32 W.
文摘针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)算法中传统滑模控制存在收敛速度慢、抖振显著等不足,提出一种基于RBF神经网络的光伏系统非线性反步积分滑模(Nonlinear backstepping integral sliding mode control, NBISMC)最大功率点跟踪策略。首先,采用RBF神经网络对各种气象条件下的光伏电池输出电压进行预测;其次,设计非线性积分滑模面以改善传统滑模控制存在稳态误差及超调量大的问题;最后,设计新型指数趋近律,在加快收敛速度的同时有效削弱了系统高频抖振;通过Lyapunov函数分析非线性反步积分滑模控制的可达性与稳定性,并在静态、动态和遮光条件下进行仿真试验。仿真试验结果表明,在温度和光照强度发生变化的工况下,相比于传统滑模控制,基于RBF神经网络的非线性反步积分滑模控制能在各种气象条件下快速、准确地跟踪光伏系统最大功率点,具有较强的鲁棒性。
