SDRE-Based Integral Sliding Mode Control for Wind Energy Conversion Systems

IEEE Access, 2020

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/access.2020.2980239
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper proposes a novel integral sliding mode control (ISMC) scheme based on numerically solving a state-dependent Ricatti equation (SDRE), nonlinear feedback control for wind energy conversion systems (WECSs) with permanent magnet synchronous generators (PMSGs). Unlike the conventional ISMC, the proposed control system is designed with nonlinear near optimal feedback control part to take into account nonlinearities of the WECSs. The Taylor series are used to approximate the solutions of SDRE. More specifically, the nonlinear optimal feedback control has been obtained by solving continuous algebraic Ricatti and Lyapunov equations. Sliding variables are designed such that reaching phase is eliminated and stability is guaranteed. The proposed control method equipped with high-order observer can guarantee more superior results than linear techniques such as linear quadratic regulator (LQR), conventional ISMC, and first-order sliding-mode control (SMC) method. Increasing the number of terms of the Taylor's series of the proposed control law provides better approximation, therefore the performance is improved. However, this increases the computational burden. The effectiveness of the control method is validated via simulations in MATLAB/Simulink under nominal parameters and model uncertainties.