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肖成

作品数:26 被引量:54H指数:4
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相关领域:自动化与计算机技术动力工程及工程热物理电子电信电气工程更多>>

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26 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
风力发电机的模糊PID控制器设计被引量:5
2010年
将PID和模糊PID应用于风力发电机的控制,其中风力发电机采用具有强非线性的数学模型,模糊PID控制器使用二维线性规则库和标准三角型隶属度函数的结构.在MATLAB平台上搭建仿真模型,仿真结果表明在误差存在的情况下,采用模糊PID控制比PID控制效果好,模糊PID控制鲁棒性强.
晏俊秋肖成张磊
关键词:风力发电机PID控制模糊PID控制MATLAB仿真
变速恒频大型风力发电系统在线监测和权系数独立变桨控制方法
肖成闫晓金冯登超赵婉丽蔡文龙叶昊马光褚越强杨芳芳刘倩李鑫
综合分析了风电系统中控制方法的利弊,结合风力机和发电机两部分在风电系统中的重要性,采用基于桨叶方位角信号的独立变桨距控制和矢量控制作为本课题的主要研究方法,解决了系统输出功率稳定,系统所受载荷小的关键问题;系统中的线辨识...
关键词:
关键词:风力发电系统在线监测系统
太阳能LED路灯混合储能电源能量管理研究
2016年
根据电池板、蓄电池和超级电容器三者能量的转换关系,分析了太阳能发光二极管(LED)路灯混合储能电源的4种工作模态,并研究了一种能量管理策略。使超级电容器组工作在充电和放电的循环状态,减少蓄电池的循环充电次数,并以恒流放电,实现超级电容器与蓄电池之间能量的无缝转换。对蓄电池和超级电容器能量转换用可升降压DC/DC变换器模拟仿真,并通过搭建实验平台进行验证,结果表明,在太阳能LED路灯全工况下,能量管理策略能有效控制太阳能LED路灯混合储能电源能量的转换,优化了蓄电池的工作状态。
闫晓金肖成杨晓冬刘倩
关键词:发光二极管混合储能能量管理
智能工厂全链路信息物理融合可视交互系统被引量:1
2022年
针对多品种大批量混线加工生产线中存在的仿真虚实融合困难的问题,研究了全链路信息物理融合模型的可视交互方法。面向虚实融合仿真的可视交互技术,实现了信息物理模型的几何信息、属性信息和仿真过程信息的VR/AR呈现及可视交互,支持了智能工厂全链路仿真及生产过程的动态重构。基于智能工厂全链路信息物理融合与多模式的可视交互,实现了全链路虚实融合建模、系统仿真运行与动态重构和可视化展示,满足了调度结果的合理性。
李杰肖成张浩孙希科李红雨张明智
关键词:虚实融合信息物理系统可视化交互
一种基于分布式发电的智能微电网系统
本发明公开了一种基于分布式发电的智能微电网系统,包括由风力发电子系统、光伏发电子系统和蓄电池储能子系统构成的发电储能模块;基本参数采集模块;环境参数采集模块;发电系统工况接入模块;信息库模块;电力情况预报子模块;调度决策...
刘倩闫晓金刘莉杨晓冬肖成王子贺
文献传递
一种基于分布式发电的智能微电网系统
本发明公开了一种基于分布式发电的智能微电网系统,包括由风力发电子系统、光伏发电子系统和蓄电池储能子系统构成的发电储能模块;基本参数采集模块;环境参数采集模块;发电系统工况接入模块;信息库模块;电力情况预报子模块;调度决策...
刘倩闫晓金刘莉杨晓冬肖成王子贺
文献传递
基于最优模糊推理的风电机组变桨距二维模糊PID控制器设计被引量:10
2013年
风力发电系统已成为可再生能源利用中必不可少的一部分,它具有多变量、非线性以及不确定等特点,其变桨距功率调节技术逐渐成为主流技术。PID控制技术虽然能满足一般控制要求,但控制效果不很理想。在变桨距功率控制的基础上应用模糊PID控制,其中模糊PID控制器采用二维线性规则库和标准三角型隶属度函数的结构,通过MATLAB/Simulink仿真平台,验证模糊PID控制的合理性和优越性。
肖成陈刚冯登超赵婉丽
关键词:风电机组变桨距控制MATLAB仿真
大功率LED混光照明与智能控制关键技术研究及系列化产品研制
闫晓金焦智肖成吴德军刘倩
该项目属电子信息技术领域,针对普通LED混光照明存在光效低、显色性差、色温随亮度变化而变化以及控制复杂等不足,创新性的提出采用薄荷白、红、蓝三色LED混光照明技术,以及LED混光照明亮度与色温独立调节的智能控制策略,并通...
关键词:
关键词:无线通信技术智能控制器
基于时域分析的风电机组电控系统故障诊断被引量:4
2015年
随着风电产业迅速发展壮大,风电机组的故障问题受到广泛关注。风电机组中的核心部分为其电控系统,本文针对电控系统故障频发的现象,主要讨论了系统的故障诊断问题。文中介绍了电控系统中的常见故障,主要对影响系统较大的主控PLC故障和变桨故障进行研究。提出将时域分析方法应用于以上的故障诊断中,通过相关参数的比较,检测系统故障。
肖成于敏王丹
关键词:电控系统时域分析故障诊断
基于小波BP神经网络的风电机组变桨系统故障预测被引量:22
2017年
变桨故障是风电机组重要的停机故障之一,对变桨系统进行故障预测并提高预测精度,是风电开发的关键技术,不但保证电网安全运行而且减少运维成本。分析处理SCADA系统数据,提取相关联参数,即输出功率、风速、桨距角和转子转速。采用BP神经网络对系统进行模型训练,考虑到风电机组参数具有波动性、不确定性等,同时采用小波BP神经网络进行模型训练。建立变桨故障预测模型,预测未来15 d的变桨系统运行情况,用于制定合理的运维方案。通过MATLAB系统仿真研究,对比分析了预测模型性能指标、误差指标和输出数据图形,小波BP神经网络训练预测模型诊断精度比BP神经网络提高了17%,可信率提高了18%,诊断能力提高了15.4%,诊断误报率降低了17%。
肖成焦智孙介涛张磊宋玉彬石莹
关键词:风电机组变桨系统故障预测BP神经网络
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