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

IEEE Access, 2020

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/access.2020.2980239
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.