Neural Sliding Mode Control of a DFIG Based Wind Turbine with Measurement Delay

Larbi Djilali; H. Caballero-Barragán; L.P. Osuna-Ibarra; Edgar N. Sanchez; A.G. Loukianov

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Neural Sliding Mode Control of a DFIG Based Wind Turbine with Measurement Delay

机译：基于DFIG的带有测量延迟的风力发电机的神经滑模控制。

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In this paper, a robust predictor neural sliding mode control algorithm for a Doubly Fed Induction Generator based Wind Turbine is proposed. To improve the robustness of the proposed controller in presence of the parameter variations and disturbances, a Recurrent High Order Neural Network identifier trained on-line using an Extended Kalman Filter is proposed. In addition, to compensate the measurement delay in stator and rotor current, a robust predictor-based controller is integrated with the control scheme. To show the importance of the proposed control scheme, different experiments are done such as ideal condition, measurements delay, and presence of parameter variations. Simulation results illustrate the effectiveness of proposed control scheme even in presence of reference changing, parameter variations, and measurement delay. In addition, the stability, decoupling, and convergence are achieved.

机译：提出了一种基于双馈感应发电机的风力发电机鲁棒预测器神经滑模控制算法。为了在参数变化和干扰存在的情况下提高所提出控制器的鲁棒性，提出了使用扩展卡尔曼滤波器在线训练的递归高阶神经网络标识符。另外，为了补偿定子和转子电流中的测量延迟，基于鲁棒预测器的控制器与控制方案集成在一起。为了显示提出的控制方案的重要性，进行了不同的实验，例如理想条件，测量延迟和参数变化的存在。仿真结果说明了所提出的控制方案的有效性，即使存在参考值变化，参数变化和测量延迟的情况。另外，实现了稳定性，去耦和收敛。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2018年第13期|共6页
作者
Larbi Djilali; H. Caballero-Barragán; L.P. Osuna-Ibarra; Edgar N. Sanchez; A.G. Loukianov;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
Wind TurbineDouble Fed Induction GeneratorNeural NetworkExtended Kalman FilterSliding ModeTime-delayPredictive-Control;

机译：风力涡轮机双馈感应发电机神经网络扩展卡尔曼滤波器滑模时滞预测控制;

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