Design and Implementation of an Intelligent Blade Pitch Control System and Stability Analysis for a Small Darrieus Vertical-Axis Wind Turbine
Notice bibliographique
Résumé
A few studies have been conducted recently in order to improve the aerodynamic performance of Darrieus vertical-axis wind turbines with straight blades (H-type VAWTs). The blade pitch angle control is proposed to enhance the performance of H-type VAWTs. This paper aims to investigate the performance of an H-type VAWT in terms of its power output and self-starting capability using an intelligent blade pitch control strategy based on a multi-layer perceptron artificial neural network (MLP-ANN) method. The performance of the proposed blade pitch controller is investigated by adding a conventional controller (PID) to the MLP-ANN controller (i.e., a hybrid controller). The dynamics of an H-type VAWT is mathematically modeled in a nonlinear state space for the stability analysis in the sense of Lyapunov. The effectiveness of the proposed pitch control system is validated by building an H-type VAWT prototype model that is extensively tested outdoors under different conditions for both fixed and variable pitch angle configurations. Results demonstrated that the blade-pitching technique enhanced the power output of an H-type VAWT by approximately 22%. The hybrid controller that used a high percentage of the MLP-ANN controller achieved a better control performance by reducing the overshoot of the control response at high rotor speeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».