我院青年教师严沈在《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》上发表研究成果

近日，我校机械电子工程学院智能信息处理与控制研究所在人工智能领域顶级期刊《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》（中文译名《IEEE模糊系统汇刊》，影响因子：12.029）上发表了题为"Adaptive Memory-Event-Triggered Static Output Control of T-S Fuzzy Wind Turbine System"的研究论文(文章链接： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9645358)。南京林业大学为第一完成单位，智控所青年教师严沈为第一作者，智控所负责人顾洲教授和韩国岭南大学Ju H. Park教授为通讯作者。该项目得到国家自然科学基金、江苏省自然科学基金,中国博士后站前特别资助以及南京林业大学标志性成果培育项目的资助。

随着石油等不可再生能源的日益枯竭，以及碳中和国际共识下，风能（可再生清洁能源）的开发与利用，已受到各国政府与国际学者的广泛关注与研究。随着风电场规模的扩大以及信息化程度的提高，如何设计高效的控制策略保证风力发电系统的稳定运行具有重要工程应用价值。

基于自适应记忆型事件触发的风力机控制系统框图

基于T-S模糊系统方法，本文研究了具有参数不确定性的风力机系统的加权记忆型事件触发控制问题。为了降低数据通信的频率，提出了一种新的自适应记忆型事件触发机制来选择"必要的"控制信号，它具有以下两个优点。首先，采用历史时刻的加权平均信号作为事件触发机制的输入，而不是传统触发机制中的当前时刻系统信息。这可以降低控制信号更新率，避免随机环境噪声和干扰引起的冗余触发。其次，采用一种动态的触发阈值，其可以根据加权平均信号自适应地调节控制信号的触发频率。最后，通过网络化实验平台验证了所提方法的有效性与可靠性。