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Faramarz Asharif (University of the Ryukyus) Shiro Tamaki (University of the Ryukyus) Hirata Teppei (University of the Ryukyus) Tsutomu Nagado (University of the Ryukyus) Tomokazu Nagata (University of the Ryukyus)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEEK Transactions on Smart Processing & Computing Vol.2 No.4
발행연도
2013.8
수록면
240 - 247 (8page)

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The main aim of this study was to suppress the angular velocity against strong winds during storms and analyze the stability and performance of the phase plane method. The utilization of small-scale wind turbine system has become common in agriculture, houses, etc. Therefore, it is considered to be a scheme for preserving the natural energy or avoiding the use of fossil fuels. Moreover, settling small-scaled wind turbines is simpler and more acceptable compared to ordinary huge wind turbines. In addition, after converting the energy there is no requirement for distribution. Therefore, a much lower cost can be expected for small-scaled wind turbines. On the other hand, this system cannot be operated continuously because the small-scaled wind turbine consists of a small blade that has low inertia momentum. Therefore, it may exceed the boundary of angular velocity, which may cause a fault in the system due to the centrifugal force. The aim of this study was to reduce the angular velocity by controlling the stall factor. Stall factor control consists of two control methods. One is a shock absorber that is loaded in the junction of the axis of the blade of the wind turbine gear wheel and the other is pitch angle control. Basically, the stall factor itself exhibits nonlinear behavior. Therefore, this paper confirmed the feasibility of stall factor control in producing desirable performance whilst maintaining stability.
#Small-scaled wind turbine system #Shock absorber #Pitch angle control #Adaptive control and Phaseplane method

목차

Abstract
1. Introduction
2. Mechanism of small-scaled wind turbine
3. Stability and performance Analysis
4. Design of an Adaptive Nonlinear Controller
5. Simulation and Results
6. Conclusion
References

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