[发明专利]永磁同步发电机耦合混沌网络系统的自适应事件触发控制方法

权利要求书

1.一种永磁同步发电机耦合混沌网络系统的自适应事件触发控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：建立动态模型：将K个相同的永磁同步发电机及电阻、电容连接形成耦合网络来描述实际的发电系统；在d–q坐标系下，单个永磁同步发电机的动力学方程

其中ω,n,J,ψ,b,R₀和分别表示转子角速度、极对数、转子转动惯量、永磁磁通、摩擦系数、负载转矩、定子电阻和时间；i_q,L_q和v_q分别表示q轴的电流、电感和电压；i_d,L_d和v_d分别表示d轴的电流、电感和电压；

对于K个相同永磁同步发电机耦合网络，根据基尔霍夫定律，第k台永磁同步发电机及其支路的电压和电流写成

v_k+v_k1+…+v_kp+…+v_kK＝0, (2)

i_k-i_k1-…-i_kp-…-i_kK＝0, (3)

其中v_k和i_k表示第k台永磁同步发电机的电压和电流；vk_p和ik_p表示第k台与第p台永磁同步发电机之间耦合路径上的电压和电流，p＝1,…,K,p≠k；

基于基尔霍夫定律，结合公式(2)和(3)得到

其中C和R是耦合支路上的电容和电阻；

利用公式(1)和(5)，建立永磁同步发电机耦合混沌网络系统的动力学模型

其中C₁和C₂是q轴和d轴耦合分支上的电容，R₁和R₂是q轴和d轴耦合分支上的电阻；永磁同步发电机气隙是平滑的，即L_d＝L_q＝L；通过引入新的变量，公式(6)重写为

其中k＝1,2,…,K,t是标准化时间；x_k1,x_k2,x_k3,T_kL,u_kq和u_kd分别表示第k台永磁同步发电机的标准化角速度、q轴电流、d轴电流、负载转矩、q轴和d轴控制电压；σ和μ是系统参数；m_i,i＝1,2,3是耦合系数；

S2：对动态模型进行动力学分析；

S3：在反演控制的框架中，利用区间2型模糊神经网络估计动态模型的未知项；通过余弦障碍函数保证系统状态的有界性；通过改进的饱和函数趋近律和Nussbaum型函数实现在有限时间内的稳定控制，逼近动态模型的未知函数；采用事件触发策略和二阶跟踪微分器节省计算和通信资源，避免与反演过程相关的“项爆炸”问题；

所述余弦障碍函数为：

当|ι|→π/2时，存在ι²/cos(ι)→∞；

所述改进的饱和函数趋近律如下：

其中e是自变量，β＞1，γ是满足0＜γ＜1的饱和宽度；

相应的趋近律如下：

F(e)＝-sat(e)-e. (13)

定义第k个发电机的跟踪误差e_km,m＝1,2,3

其中α_k是虚拟控制；

步骤S3具体包括以下步骤：

S31：计算e_k1的导数：

其中y_k1＝-T_kL-σx_k1，使用区间2型模糊神经网络来逼近未知函数y_k1，即

其中ε_k1是近似误差；

选择常数B_km并满足0≤|e_km|＜B_km,m＝1,2,3，选择第一个李雅普诺夫函数

V_k1的导数是

其中

用N(γ_k)来近似σ，虚拟控制α_k、状态辅助控制和自适应律被构造为

其中Y是常数；

将(27)-(31)代入到(26)得到

S32:引入二阶跟踪微分器：

其中α_k表示跟踪微分器的第k个输入信号，κ_k1和κ_k2是跟踪微分器的变量，o_k0和o_k1是正常数；

如果下列不等式成立

|κ_k1-α_k|≤l_k,l_k＞0, (34)

那么任意小的正常数c_k1和c_k2满足：

从公式可以得到e_k2的导数

其中由于μ是未知的，所以y_k2是一个未知非线性函数；

对于上述问题，区间2型模糊神经网络再次用于逼近y_k2

其中ε_k2是近似误差；

定义第二个李雅普诺夫函数

对于(35)和(36)，V_k2的导数可写为

其中

根据(32)和(39)，得到q轴控制律u_kq和自适应律为

将(40)-(41)代入(39)得到

S33：基于步骤1-2，e_k3的导数写为

其中y_k3视为未知项，且有

同样，使用区间2型模糊神经网络来估计y_k3

其中ε_k3是近似误差；

选择最后一个李雅普诺夫函数

推导出V_k3的导数为：

其中

根据(42)和(47)，得到d轴控制律u_kd和自适应律

将(48)和(49)代入(47)，得到

S34：引入事件触发机制以减少控制器的更新次数，从而节省通信资源；

由于u_kq＞u_kd，选择u_kq来设计事件触发阈值；选择常数当控制信号大于时，选择值为z的固定阈值；当控制信号小于时，相对阈值设计为即，切换阈值策略为

其中ρ∈{1,2,…,∞}，t₁＝0，以及0＜a＜1；

将加入到控制器中以提高系统的跟踪精度和稳定性，其中是满足和0＜η＜1的设计参数；控制器(40)和(48)重写为

(42)和(50)改写为