[发明专利]一种智能变桨距机电控制优化方法

权利要求书

1.一种智能变桨距机电控制优化方法，将PID机电控制的比例系数K_P、K_I、K_D作为目标参数进行优化，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、建立适应度函数

建立目标函数f_obj,如式(1)所示：

式中，t为自变量，为历史累积误差，b[R_Rover+R_Tover]为当前控制误差，e_T(t)为塔顶位移，e_R(t)为风轮转速与额定转速的差，R_Tover和R_Rover为当前塔顶位移及风轮转速控制误差，a和b分别为历史累积绝对误差与当前控制误差的权重；

优化目标参数使目标函数取得最小值，基于智能算法在搜索时总是会选择更大的适应度值，因此取目标函数的倒数作为适应度函数，如式(2)所示：

步骤二、确定初始值

确定最大搜索次数L和最大循环次数C；

根据公式(3)给K_j赋值：

x_ij＝x_min,j+rand(0,1)(x_max,j-x_min,j) (3)

式中：i为正整数，j＝P,I,D,x_ij表示K_j的随机参数变化空间内第i个解，x_min,j和x_max,j分别为K_j取值范围内的上下界；rand(0,1)为(0,1)范围内的随机数；

步骤三、进行参数邻域搜索

根据式(4)进行参数邻域搜索：

上式中：n＝1,2...L，x_n'表示基于x_ij进行的第n次参数邻域搜索得到领域参数，k为正整数，且k≠i，为[-1,1]上的随机数；

步骤四、计算当前最优解

根据公式(5)计算选择概率：

其中，正整数z为对应范围内f的数量；

根据式(4)对x_ij进行参数邻域搜索得到领域参数x′₁，并根据公式(2)和(5)计算相关的适应度f′₁和选择概率p′₁；

若p₁'＞p，则当前最优解为：x_ij^d＝x₁'；其中：p表示x_ij对应的选择概率；

若p₁'≤p，且未达到最大搜索次数，则重复公式(2)、(4)和(5)重新进行领域搜索并比较选择概率，确定当前最优解；

若p₁'≤p，且达到最大搜索次数，则x_ij^d＝x_ij；

重复步骤四计算处所有x_ij的当前最优解x_ij^d；

步骤五、计算最优解

根据公式(2)和公式(5)计算所有当前最优解x_ij^d对应的适应度f^d和选择概率p^d；比较所有选择概率p^d的大小，将选择概率p^d最大的当前最优解x_ij^d作为最优解并输出：K_j＝x_ij^d。