基于神经网络的多变量解耦控制方法研究,用神经网络进行解耦控制-Based on neural network decoupling control of multi-variable method, using neural network decoupling control

随着可持续发展理念的深入，风力发电作为可再生能源得到了快速的发 展。风力发电系统的仿真在风力发电系统分析，发电量分析和电网的能量的 分析中都起到了非常重要的作用。 本文应用 MATLAB 软件，对风速、风轮、传动机构、发电机、与风力发 电相关的电力电子系统建立了数学模型，并进行仿真进方面的研究，得到了 可供分析的仿真结果。介绍了风力发电机组的控制技术，主要是变桨距控制 和发电机变速控制，并利用 MATLAB 软件对变桨距控制系统和低于额定风速 和高于额定风速时的变速风

首先，介绍了交流调速及其相关技术的发展现状和发展趋势，以及交流调速系统的主要控制策略。选用工业变频器用异步电机作为研究对象，利用坐标变换理论，分析了异步电机在三相静止坐标系、两相静止与旋转坐标下的电机基本数学模型及其矢量控制原理。利用转子磁场定向的矢量控制技术，实现了异步电机定子电流的转矩分量和励磁分量的解耦。分析了空间矢量脉宽调制算法以及实现方法，最后设计了异步电机的双闭环矢量控制系统。 然后，利用Matlab/Simulink搭建了异步电机数学模型，建立了基于电压空间矢量脉宽调制的异步电

包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,解耦，恢复原信号，使用matlab实现智能预测控制算法。- Including Deng s correlation, absolute correlation, correlation of slope, improved absolute correlation, Decoupling, restore the original signal, Use matlab intelligent predictive control algo