模糊方法应用于风能转换系统传感器故障容错控制

本文探讨了一种应用于风力发电系统（Wind Energy Conversion Systems, WECS）的模糊故障容忍控制（Fuzzy Fault-Tolerant Control, FTC）方法。研究者Elkhatib KAMAL、Abdel AITOUCHE和Mireille BAYART在LAGIS-FREC-CNRS 3033，法国北部的里尔大学，针对非线性WECS在存在有界传感器故障和部分状态变量不可测量的情况下，提出了一种基于Takagi-Sugeno（TS）模糊模型的控制器设计策略。 关键概念包括： 1. **Takagi-Sugeno模糊模型**：这是一种将模糊逻辑与数学模型相结合的方法，通过一组规则来处理不确定性，适用于非线性系统建模。TS模型允许通过多个简单的规则来逼近复杂的系统行为，适合于WECS这类复杂动态系统的控制。 2. **故障容忍控制** (Fault Tolerant Control, FTC)：在实际操作中，系统可能会遇到各种故障，如传感器故障。 FTC旨在确保即使在这种情况下，系统仍能保持稳定或至少减小其性能下降。作者提出的控制器设计旨在应对有界的传感器故障。 3. **线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMIs）**：这是一种优化工具，用于解决控制理论中的稳定性分析和控制器设计问题。通过构造满足LMIs的系统参数，可以保证闭环系统的稳定性。 4. **用户定义的稳定参考模型**：论文强调了控制器设计的目标是使闭环系统跟随预设的稳定参考模型，即使在传感器故障时也能保持这种跟踪性能。 5. **模糊比例积分观察器（Fuzzy Proportional Integral Observer, Fuzzy PI Observer）**：这是模糊系统中的一个重要组成部分，它用于估计不可测量的状态变量，从而提高系统对故障的鲁棒性。 论文的核心贡献在于提供了一套理论框架和设计方法，通过模拟实验验证了所提出的模糊故障容忍控制器和观察器的有效性。这种方法对于提高风力发电系统的可靠性和稳定性具有重要意义，特别是在面对实际运行中可能出现的各种不确定性和故障时。