Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  algorytm super skręcania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The wind energy conversion systems (WECS) suffer from an intermittent nature of source (wind) and the resulting disparity between power generation and electricity demand. Thus, WECS are required to be operated at maximum power point (MPP). This research paper addresses a sophisticated MPP tracking (MPPT) strategy to ensure optimum (maximum) power out of the WECS despite environmental (wind) variations. This study considers a WECS (fixed pitch, 3KW, variable speed) coupled with a permanent magnet synchronous generator (PMSG) and proposes three sliding mode control (SMC) based MPPT schemes, a conventional first order SMC (FOSMC), an integral back-stepping-based SMC (IBSMC) and a super-twisting reachability-based SMC, for maximizing the power output. However, the efficacy of MPPT/control schemes rely on availability of system parameters especially, uncertain/nonlinear dynamics and aerodynamic terms, which are not commonly accessible in practice. As a remedy, an off-line artificial function-fitting neural network (ANN) based on Levenberg-Marquardt algorithm is employed to enhance the performance and robustness of MPPT/control scheme by effectively imitating the uncertain/nonlinear drift terms in the control input pathways. Furthermore, the speed and missing derivative of a generator shaft are determined using a high-gain observer (HGO). Finally, a comparison is made among the stated strategies subjected to stochastic and deterministic wind speed profiles. Extensive MATLAB/Simulink simulations assess the effectiveness of the suggested approaches.
EN
In this paper, we a reduced induction motor (IM) model is used to control the mechanical speed and flux in the filed oriented control based on sliding mode controller (SMC), associated with a super twisting algorithm second order sliding mode observer (STASMO). The proposed observer is used to enhance the performance of the controller under uncertainties; thus, the observer is used to estimate the rotor flux, and the load torque which is considered as unknown disturbance to the machine. This combination ensures the convergence of the controlled speed and rotor flux to their desired input references in finite time. The results show he robustness of the controller in the presence of unknown disturbance.
PL
W tym artykule wykorzystano model silnika indukcyjnego o zredukowanej prędkości (IM) do sterowania prędkością mechaniczną i strumieniem w zorientowanym polowo sterowaniu opartym na kontrolerze trybu ślizgowego (SMC), związanym z algorytmem super skręcania, obserwatorem trybu ślizgowego drugiego rzędu (STASMO) . Proponowany obserwator służy do zwiększenia wydajności kontrolera w warunkach niepewności; w ten sposób obserwator jest wykorzystywany do oszacowania strumienia wirnika i momentu obciążenia, który jest uważany za nieznane zakłócenie maszyny. Ta kombinacja zapewnia zbieżność kontrolowanej prędkości i strumienia wirnika z pożądanymi wartościami odniesienia wejściowego w skończonym czasie. Wyniki pokazują odporność regulatora w obecności nieznanych zakłóceń.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.