四、模糊控制理论

1.模糊控制

模糊控制是根据操作人员手动控制的经验，总结出一套完整的控制规则，再根据系统当前的运行状态，经过模糊推理、模糊判决等运算，求出控制量，实现对被控对象的控制。

2.模糊控制系统的组成

模糊控制系统的组成见图1-24。

3.模糊控制器各部分的作用

（1）模糊化

主要作用是选定模糊控制器的输入量，并将其转换为系统可识别的模糊量，具体包含以下三步：

①对输入量进行满足模糊控制需求的处理；

②对输入量进行尺度变换；

③确定各输入量的模糊语言取值和相应的隶属度函数。

（2）规则库

根据人类专家的经验建立模糊规则库。模糊规则库包含众多控制规则，是从实际控制经验过渡到模糊控制器的关键步骤。

（3）模糊推理

主要实现基于知识的推理决策。

（4）解模糊

主要作用是将推理得到的控制量转化为控制输出。

4.模糊控制的特点

模糊控制的优点：

①进行人机界面联系时，操作人员易于使用人类的自然语言，这些模糊条件语句容易加到过程的控制环节上；

②有较强的容错能力，具有适应被控对象动力学特征变化、环境特征变化和行动条件变化的能力；

③使用语言方法，过程的精确数学模型可以不需要；

④鲁棒性强，适于解决过程控制中的滞后、非线性、强耦合时变等问题。

模糊控制的缺点：

①信息简单的模糊处理，将导致系统的控制精度降低和动态品质变差；

②模糊控制的设计尚缺乏系统性，无法定义控制目标。

想要实现风电机组最大功率点的跟踪，可以通过调节风力机的转速。采用基于模糊逻辑的控制方案来实现调节风力机的转速，在提高风力机稳定性、电能质量上具有卓越的性能。为了避免监控发电机的转速，且不依赖发电机和风力机的特性，可采用爬山搜索法的模糊逻辑最大功率点跟踪策略。

模糊控制用于控制风电机组中的感应电机，可以最大限度地从风中获取能量，而且使风能到电能的转换系统具有更好的平滑性和稳定性。针对变速风能转换系统，采用模糊控制来优化效率和提高性能，用 3 个模糊控制器分别进行速度控制、实现最大风能捕获和减小转矩振动、跟踪发电机的转速。

除了上述4种控制方法外，在风力发电系统中还会应用到专家系统、微分几何控制、自适应控制、最优控制、模型预测控制等，在这里就不一一介绍了。

各种控制方法在风电机组中的应用如图1-25所示。

习　　题

1.鲁棒控制理论是分析和处理具有不确定性系统的控制理论，包括两大类问题：　　　和　　　。

2.人工神经网络类型分为　　　　　　　　和　　　　　　　　。

3.模糊控制器由规则库、　　　　　　　　、　　　　　　　　和　　　　　　　　组成。

4.什么是鲁棒性？

5.滑膜变结构控制的优点是什么？