【摘 要】
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风力发电机在复杂自然环境运行中,通常受到强烈的外部环境干扰,需要进行风机抗干扰模糊PID控制设计,提高风机的智能反馈控制能力,提高风机的效率.传统的控制方法采用变结构神
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风力发电机在复杂自然环境运行中,通常受到强烈的外部环境干扰,需要进行风机抗干扰模糊PID控制设计,提高风机的智能反馈控制能力,提高风机的效率.传统的控制方法采用变结构神经网络控制,需要实时监测各参数,对风机控制权重进行调整过程中导致失真,性能不好.提出一种基于微分线性组合的风机抗干扰模糊PID控制方法,采用微分线性组合控制方法,改变发电机的电磁转矩,得到模糊PID神经网络的学习输入向量,设计三层前向神经元PID变结构网络,提高转速调节器的控制性能.根据已经建立的知识库,对模糊输入数据进行处理,构建微分线性
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