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基于DE优化系统辨识的风力机叶片自校正PID振动控制
随着风力发电技术的不断发展，风力机叶片的振动控制成为了重要的研究课题。传统的PID控制器通常需要手动调整参数，难以满足风力机大范围不确定性的变化，导致振动控制效果不佳。因此，使用自动化方法来调节PID控制器参数，以达到最佳控制效果，成为了一个热门的领域。其中，基于差分进化算法的自适应参数优化在风力机领域中得到了广泛应用。
本文提出了一种基于DE算法的系统辨识的风力机叶片自校正PID振动控制方案。该方案通过对风力机振动信号的采集和分析，得出了风力机的传递函数模型。然后，利用差分进化算法优化PID控制器参数，对风机叶片的振动进行控制。下面分为以下几个部分，分别介绍方案的主要内容：
1、风力机传递函数的建立
对于风力机而言，其旋转系统可以被视为一个带有阻尼的“惯性系统”。对于该系统，可以通过实验方法进行系统辨识，并得到其传递函数模型。具体实验步骤如下：安装传感器在风力机上，采集其振动信号；将风速逐渐增加，采集不同风速下的振动信号；通过系统辨识算法将振动信号转化为传递函数模型。
2、基于DE优化算法的PID参数优化
在建立好风力机传递函数模型后，需要对PID控制器进行自动化参数优化。差分进化(DE)算法是一种全局搜索和优化算法，可用于求解非线性的目标优化问题。将DE算法应用于PID控制器参数优化中，算法流程如下：初始化种群并随机生成参数；计算种群的适应度值；选择最佳个体并进行变异操作；计算变异的个体的适应度值并与原个体比较；若变异的个体较优，则更新该个体的参数。不断迭代直到满足结束条件。
3、振动控制策略的设计
根据得出的风力机传递函数模型和经过DE优化后的PID参数，设计叶片振动控制策略。该策略基于PID控制器的输出信号来实现叶片的振动控制。通常，在速度控制模式下，可以设置一个叶片振动控制的干涉限制，使得当叶片振动信号超过该限制时，舵机就可以自动校正，并调整叶片角度以减小叶片的振动。
4、实验与分析
为验证基于DE优化系统辨识的风力机叶片自校正PID振动控制方案的有效性，进行实验并分析。实验中选取不同的风速、不同叶片质量、不同PID参数等不同情况下的叶片振动幅度和角度。实验表明，该方案在所有情况下都可以实现风力机叶片的振动控制，且控制效果优于传统PID控制器。
结论：
本文提出了一种基于DE优化系统辨识的风力机叶片自校正PID振动控制方案，该方案能够自动调整PID控制器参数，以最大限度地减小叶片振动幅度和角度。实验结果表明，该方案具有显著的控制效果和较高的实用价值。