模糊专家控制系统的最大风能追踪
风电系统最大风能追踪的智能模型预测控制
风电系统最大风能追踪的智能模型预测控制刘吉宏;吕跃刚;郭鹏;徐大平【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)009【摘要】根据最大风能捕获原理,额定风速以下风能的最大追踪可以通过控制双馈感应发电机(DFIG)跟踪最优转速来实现.以变速恒频双馈风力发电系统为研究对象,研究了额定风速以下风能的最大追踪控制问题.首先针对双馈发电机强耦合、强非线性、机理模型复杂的特点,采用支持向量机(SVM)理论建立了智能预测模型;然后利用反馈校正的方法对预测输出进行修正,构成控制闭环;最后利用粒子群优化算法(PSO)调整参数少、演化群体小、计算速度快的优点容易地求出最优控制序列,较好地解决了滚动优化计算中的"瓶颈问题".仿真结果验证了所采用的预测模型具有比较好的抗干扰能力和泛化能力,预测控制算法能够实现控制目标.%Based on the principle of maximum wind energy capture,the maximum wind energy tracing below the rated wind speed can be realized by controlling the speed of Double-Fed Induction Generator(DFIG) to track the optimal speed. The variable speed constant frequency double-fed wind power system is taken as the research object and the control problem of maximum wind energy tracing below the rated wind speed is studied. Firstly, according to the characteristics of strong coupling,strong non-linearity and the complexity of mechanism model for DFIG,the intelligent predictive model is built by using Support Vector Machine(SVM).Secondly, the predictive output is revised by feedback correction and the closedcontrol loop is structured.Finally,due to the advantages that Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm has the fewer regulated parameters,the small evolution groups and the quick calculation speed,the optimal control sequences are obtained easily and the "bottleneck problem" in the rolling optimization calculation is solved better. The simulation results validate that the adopted predictive model has better anti-disturbance and generalization abilities,and the predictive control algorithm can realize the control objects.【总页数】5页(P228-232)【作者】刘吉宏;吕跃刚;郭鹏;徐大平【作者单位】华北电力大学,控制科学与工程学院,北京,102206;华北电力大学,控制科学与工程学院,北京,102206;华北电力大学,控制科学与工程学院,北京,102206;华北电力大学,控制科学与工程学院,北京,102206【正文语种】中文【中图分类】TP273;TM614【相关文献】1.双馈风电机组一种新型模糊最大风能追踪控制 [J], 肖运启;徐大平;吕跃刚2.一种新型的大型风电系统最大风能追踪控制的建模与仿真 [J], 孙国霞3.基于模糊滑模控制的风电机组最大风能追踪策略 [J], 赵亮;韩华玲;陈宁;朱凌志4.基于蚁群算法自整定PID的风电系统最大风能追踪研究 [J], 孙伟;张明伟;李停;陈杨;亢国栋5.基于改进动态潮流的DFIG风电系统层级频率模型预测控制 [J], 黄杰杰;李生虎;孙婷婷因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
最大风能追踪模糊控制器的仿真设计
最大风能追踪模糊控制器的仿真设计李晶;葛敏【摘要】分析了风力机的数学模型,对最大风能追踪原理进行了研究,提出了最大风能捕获的控制策略,建立了模糊控制器.通过仿真结果可以看出,模糊控制器表现出良好的动态特性和追踪能力,提高了风能转换系统的效率和质量.【期刊名称】《风机技术》【年(卷),期】2010(000)006【总页数】3页(P50-52)【关键词】风力机;最大风能追踪;模糊控制器;仿真【作者】李晶;葛敏【作者单位】大庆油田装备制造集团研究院;大庆油田装备制造集团研究院【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言风力发电作为一种新能源与煤、石油等常规的化石能源不同，属于可再生能源，它分布广泛、蕴含能量巨大，还具有常规能源无可比拟的清洁性。
在环境压力日益加剧的今天，风力发电是除水力发电之外，技术最成熟、最具规模开发和有商业化发展前景的发电技术[1]。
风能又具有随时性、爆发性和不稳定性，当风速发生变化时风力机必定偏离最佳速度，导致风力资源浪费、发电效率大大下降。
为了在各种风速下能实现最大风能捕获，需要根据风速来调节风力机的转速。
因此，变速运行风力机以其最大限度地捕获风能的优点，得到了越来越多的应用。
并提高了机组的发电效率，优化了风力机的运行条件。
1 风力机的数学模型根据空气动力学可以知道，风力机的输入功率为式中，ρ为空气密度；A为风力机叶片扫掠面积；Rw为叶片半径；v为风速。
风力机的输出功率为风能利用系数Cp为风力机将风能转换为机械能的效率，它与风速、叶片转速、叶片直径和桨叶节距角有关系，是叶尖比λ和桨叶节距角β的函数。
叶尖比λ是风轮叶尖速度与风速之比[2]，即式中，ωW为风力机的叶片旋转角速度；nw为叶片的转速由式（2）得对应的转矩为风力机在风速和桨距角一定时，存在一个最大的风能利用系数，此时风力机的输出功率最佳。
因此在某一风速下，调节风力机的转速，使其运行在最佳叶尖比条件下就可以达到最大风能捕获的目的。
基于滑模模糊方法的变速风电系统的最大风能捕捉控制器设计
第 ２期
谭
Байду номын сангаас
川，等
基于滑模模糊方法 的变速风电系统 的最大风能捕捉控制器设计
６ ９
根据 贝兹 （ ｔ）理论 ，风轮 从空气 中获取 的 Ｂｅｚ
能量 为 ：
∞ ） ＝
则 （１ 式可变 换 为 １）
Ｙ ，ｃ） － ｕ（ ￣ － ＝ｂ ｊ －
Ｐ 辱７ ￣ｐ ，） ｆ ｃ Ｃ（ｃ ＝ ｖ ｖｏ
参数 变化不 敏感 、抗扰 动能 力强等 优 点，在 电力系 统 、交流传 动 、电力 电子技术 等领域 得 到 了广泛 的
应用 。 本文采用积分滑模模糊 自 适应控制策略。 此控制策略基于带积分补偿的滑模变结构控制方 案 ，在被控 对象 无法 精确 建立 数学模 型 的情况 下 ，
项 和切换 项进 行模糊 逼近 ，系统控 制平 稳 ， 能有 且
０ 引 言
效 降低抖 振现 象 。 将此 控制 策略应 用于变 速风 力发 电系统 中 ， 仿真 结 果表 明，在强扰 动和系 统模 型未
风 能是 一种取之 不尽 、用之 不竭 的新 能源 ，同 精 确获 知 的情 况下 ， 控制 策略 可 以实现 风 能的最 此 时也是 一种 不可控 的过程 性能源 。 能转换 过程 实 大 捕捉 ，且具有 较 强的鲁棒 性 ，可 以达 到满意 的控 风
＝
等
（ ２ ）
这里 ，
＝
应 。 说 明在任 何风速 下，只 要使得 风轮 的叶尖速 这
） ｐ 兀 等
（ 风 速变 化 时 ， 要通 过发 电机励 磁 系统来 调节 风轮 ４ ） 只
转速 ，使 叶尖 速度 与风 速之 比保 持不 变 ，就可 获得
比 ，就 可维 持风 力机在 一下运 行 。因此 ，当 ＝
基于改进的模糊逻辑控制算法对风能最大功率的跟踪方法[发明专利]
![基于改进的模糊逻辑控制算法对风能最大功率的跟踪方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/370c75e1eff9aef8951e0627.png)
专利名称：基于改进的模糊逻辑控制算法对风能最大功率的跟踪方法
专利类型：发明专利
发明人：罗艺娜,朱凌云
申请号：CN201510683787.0
申请日：20151020
公开号：CN105515038A
公开日：
20160420
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于改进的模糊逻辑控制算法对风能最大功率的跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用PSIM仿真风能转换系统的电源电路，同时利用Matlab/Simulink仿真风能转换系统的整个控制系统，PSIM和Matlab/Simulink之间的互相联络；步骤2、通过改进的算法建立风力涡轮机模型和永磁同步发电机模型；步骤3、对发电机侧变流器和电网侧变流器的控制，其中，发电机侧控制器通过控制电磁转矩来控制发电机转速产生最大输出功率，同时控制电网侧变流器的功率流使直流电压保持在参考值。
通过改进的模糊逻辑控制算法控制风轮机的转速等于最优转速就能实现风力发电最大功率跟踪。
申请人：东华大学
地址：201620 上海市松江区人民北路2999号
国籍：CN
代理机构：上海申汇专利代理有限公司
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基于模糊PI控制的风力发电最大功率跟踪技术研究
图 +!爬山法示意图
!!这里以 RN 为功率基准点$左右移动 #!步 长$当 R3iRN iR9时$最佳功率点在 RN 的右边) 当 R9iRN iR3 时$最佳功率点在 RN 的左边)当 RN iR9且 RN iR3时$最佳功率点就在 RN 附近% 每个最佳功率点对应一个最佳占空比 )%
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直流电阻与负载电阻的关系.
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!!直流电压与定子相电压的关系.
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关键词 风力发电 功率跟踪 ,+控制 爬山法 中图分类号 &'0"R!文献标志码 ,!文章编号 -%#$./"//!-%"0#%(.%%+0.%+ )*+ "%*"00-/ 12*3456*-%#$./"//*-%"0*%(*%%/
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分布式电源及并网技术
电器与能效管理技术!"#$%&'(
风力发电机组控制系统设计-—最大功率点跟踪控制
课程设计说明书风力发电机组控制系统设计-最大功率点跟踪控制专业新能源科学与工程学生姓名喻绸绢班级能源121学号1210604122指导教师薛迎成完成日期2015年12月14日目录1。
控制功能设计要求 01。
1任务 02.设计 (2)2.1 介绍对象（风力发电系统的最大功率点跟踪控制技术研究）22.2控制系统方案 (2)2。
2.1风力机最大功率点跟踪原理 (2)2。
2.2风力机发电系统 (5)2.2.3风速变化时的系统跟踪过程 (10)3。
硬件设计 (12)4.软件设计 (15)5。
仿真或调试 (16)参考文献 (18)1。
控制功能设计要求1。
1任务能源与环境是当今人类生存和发展所要解决的紧迫问题而传统能源已被过度消耗，因此，可再生能源的开发利用越来越受到重视和关注,其中风能具有分布广、储量大、利用方便、无污染等优点是最具大规模开发利用前景的新能源之一.目前，变速恒频风力发电系统已经广泛用于实际风机中,在低于额定风速的情况下根据风速变化的情况调节风机转速，使其运行于最优功率点，从而捕获最大风能;在高于额定风速时,通过对桨距角的调节，使风机以额定功率输出。
常用最大功率捕获方法主要有功率反馈法、模糊控制法、混合控制法等。
为了充分利用风能，提高风电机组的发电总量，本文分析风机特性及最大功率点跟踪（maximum pow er point tracking MPPT）工作原理.众多的MPPT实现方法各有千秋，对于不同的应用场所各有所长，对于多种方案，需要进行大量细致的实验工作和数据分析.风能是一种具有随机性、不稳定性特征的能源，风能的获取不仅与风力发电机的机械特性有关,还与其采用的控制方法有关。
在某一风机转速情况下，风速越大时风力机的输出功率越大,而对某一风速而言，总有一最大功率点存在.只有当风力发电机工作在最佳叶尖速比时，才能输出最大功率.好的控制方法可使风轮的转速迅速跟踪风速变化，使风力发电机始终保持在最佳叶尖速比上运行，从而最大限度地获得风能.要保证最大限度地将捕获到的风能转化为电能，目前一般采用最大功率点追踪控制（MPPT）控制策略.最大功率点跟踪（MPPT)是在可变风速条件下提高风力机能量转换效率的有效方法. 变速风电系统目前一般采用最大功率点追踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）的控制策略.2。
模糊控制在追踪最大风能系数中的应用
（） ５
４ ｏ 中阂高新技攀企业 ２ １ ．１ ０ ０ ｏ １
式中，
为比例 常数 ，初始值 ｒｏ 作为设计参数 （ ）
’ ５
ｒ
根据 实际情况调整 ，通常可取为 ｒｏ＝１ （ ） 。 当风机处于理想工作状态时，不投入模糊控制器 。
＝ Ｖ Ｖ…ＶＲ９ ＝ （） ６
图 ３ 风 能 功 率 曲 线
经变论域模糊控制器调节之后，对应 图２ 出的风 给 速模型得到风能功率 曲线，经Ｍ ｔ ａ 仿真如图３ ａ ｌｂ 所示 。 图４ 是对应于 图３ 风力机 功率 系数 曲线，可看出，风机 切入 以后 ，功率系数在前１ ｓ ０ 经模糊控制器调整达到最
低 风 速 运行 状 态 下 ，利 用该 控 制 器 ，可 以输 出较 为稳 定 的 额 定功 率 。 用 Ｍａｌ ｔｂ仿 真 结果表 明该 控 制 器 可 以 ａ
提 高风 力发 电机 运行 的稳 定性 。
关 键词 ：风力 发 电 ；最大风 能捕 获 ；变论 域模 糊控 制 器 ； 机功 率 系数 ； 风 风速 仿 真模 型 中图分 类 号 ： ＴＭ６ ４ １ 文献标 识 码 ： Ａ 文章 编号 ：１ ０ — ３ ４（ ０ ０ — ０ ０ ０ ０９ ２ ７ ２ １ ３ ０ ４ — ２ １）
“ ” 、 “正 小 ” 、 “正 中 ” 、 “ 大 ” 。论 域 为 零 正 ｛６ ５ ４ ３ ２ １ ， １ ，３ ，５ ） 由 一 ，一 ，一 ，一 ，一 ，一 ，０ ，２ ，４ ，６ ，
于 风 能转 换 系 统 误 差 相 对 比较 大 ，所 以隶 属 函 数 采 用
分辨率较低的高斯函数 ，如式 （） ２所示 。
基于模糊控制的风力发电机组低风速时最大风能追踪控制仿真研究
基于模糊控制的风力发电机组低风速时最大风能追踪控制仿真研究杨晓红葛海涛（华北电力大学机械工程系，保定071003）Based on the fuzzy control of low speed wind generators at maximum wind trackingcontrol simulationYANG Xiao-hong ，GE Hai-tao（University of North China Electric Power ，Mechanical Engineering Baoding ，Baoding 071003，China ）文章编号：1001-3997（2010）08-0207-03【摘要】在分析风力发电系统在低风速时对风能最大限度追踪的情况下，建立系统的仿真模型，并在此基础上提出了一种基于模糊控制的智能控制方法。
该方法利用模糊系统的非线性控制模型，解决了难以精确控制的困难。
以叶尖速比的偏差及其变化为输入对象，以励磁电压为输出对象对低风速时进行控制，其控制目的是获得最优叶尖速比，以使风力发电系统在低风速时平稳运行并获取最大风能。
最后，以MATLAB 的仿真模块进行验证仿真，结果证明提出方法的有效性和实用性。
关键词：风力发电；模糊控制；叶尖速比；最大风能追踪【Abstract 】It analyzes the maximum tracing of the wind energy under low speed wind and models the simulating system.Then an intelligent control method based on fuzzy control is put forward.This method can manage the accurate control difficulty in the means of using nonlinear control model of the fuzzy sys －tem.The error and the movement of the tip velocity ratio are adopted as the input options while the excit －ing voltage is adopted as the output option under the low speed wind.So that the best tip velocity ratio can be gained to make the power generating system get a steadily maximum wind power.Finally ，MATLAB simulating verification is taken to prove the validity and the practicability of this method.Key words ：Wind power generation ；Fuzzy control ；Tip velocity ratio ；Maximum wind energy tracing中图分类号：TH16文献标识码：A＊来稿日期：2009-10-121引言风电是一种施工周期短，可再生的清洁能源。
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关键词 ： 风电机组 ； 模糊控制 ； 专家控制 系统 ； 电磁阻转矩 ； 家控制器 ； 专 专家知识库 ； 隶属度 ； 风能追踪
中图 分 类 号 ： Ｍ３ ５ Ｔ １ 文献 标 识 码 ｉ Ａ 文 章 编 号 ：０ ４ ７ １ （０ ２ ０ — ０ ９ ０ １０ — ０ ８ ２ １ ）９ ０ ６ — ４
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模 糊 专 家控 制 系统 的最 大 风 能追 踪
刘 妹 ， 一 姚兴佳 王晓 东 单光坤 井艳 军 ， ， ，
（ ． 阳 工 业 大 学 ， 宁 沈 阳 １０ ２ ；． 阳 化 工 大 学 ， 宁沈 阳 １０ ４ ） １沈 辽 １ ０３ ２ 沈 辽 １ １２
ｔｏ ｆｔ ａ ｕｅ ｃ ｎｒ ｌａ ｄ ｓ ｃ ａｉｔｃ ｔｏ ｓｓ ｐ ｒｏ ｆｔａ ｔｏ ａ ｏ ｒ ｌｍｅ ｈ ｄ，ｗｈｉｈ ｃ ｎ ｂ ｔ ｒｆｎｉｈ ｃ ｎｒ ｌｔｓ ｉ ｎ ｏ ｈｅ ｖ ｇ ｏ ｔｏ ｎ ｐｅ ｉ ｌｓ ｏｎｒ ｌｉ ｕ ｅ ｉ ｒｏ ｒ ｄｉ ｎ ｌｃ ｎｔｏ ｔ ｏ ｉ ｃ ａ ｅｔ ｓ ｏ ｔｏ ａ ｋ ｅ ｉ ｉ ｎ ｏ ｒｕｎ ｔａ ｄ ｔａ ｋ ｍａ ｉ ｕ ｗｉ ｗｅ ｆｅ ｉｅ ｙ ｎ ｗｆｃｔ ｌ ． ｖ Ｋ ｅ ｏ ｄｓ： ｎ ｏ ｒｇ ｎ ｒ ｔｒ ｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒｌ ｅ ｐｅ ｔｃ ｎ ｒｌｓ ｓｅ ； ｌｃｒ ｍ ａ ｎｅｉ ｅ ｉｔ ｎ ｅ ｔｒ ｅ； ｘ ｅ ｓｃ ｎ— ｙｗ ｒ ｗｉ ｄ ｐ ｗｅ ｅ ｅ ａ ｏｓ；ｕ ｚ ｏ ｔｏ ； ｘ ｒ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ ｅｅ ｔｏ ｇ ｔｃ ｒ ｓｓａ ｃ ｏ ｑｕ ｅ ｐ ｒ ｏ ｔ
摘
要： 采用模糊专 家技 术处理不确定性控制系 统问题 ， 利用模 糊专 家控制 系统 ， 提高 风电机组 的效 率 ， 现 实
良好的控制 目的。以 １Ｍ 风 电机组为对象进行仿 真 ， Ｗ 仿真结果表 明该方法 是可行且 有效 的。采用模 糊控制 与专
家控 制相结合 的方法 ， 比传统控制方法要优越得多 ， 在风电机组 中能较好 的完成控制任务 ， 有效 的追踪最大风能 。
（ ． ｈ ｎ ａ ｇＵ ｉ ｒ ｔ ｏ ｅｈ ｏｏｙ Ｓ ｅ ｙｎ １０ ３ Ｃ ｉａ １ Ｓ ｅ ｙｎ ｎｖ ｓ ｙ ｆ ｃｎ ｌ ，ｈ ｎ ａｇ１ ２ ， ｈｎ ； ｅ ｉ Ｔ ｇ ０
２ Ｓ ｅ ｙｎ ｎｖｒｉ ｆ ｈ ｍ ｃｌ ｅｈ ｏｏｙ Ｓ ｅ ｙｎ １ １２， ｈｎ ． ｈ ｎａ ｇＵ ｉｅｓｙｏ ｅ ｉａ Ｔ ｃ ｎｌｇ ，ｈ ｎａ ｇ１０ ４ Ｃ ｉａ） ｔ Ｃ
ｔ ｌ ｒ ｅ ｐ ｒ ｋ ｏ ｌｄ ｅ ｂ ｓ ｍｅ ｅ ｓ ｉ ｗｉｄ ｔ ｃ ｉ ｇ ｒ ｌ ； ｘ ｅ ｔ ｎ ｗ ｅ ｇ ａ ｅ； ｍｂ ｒｈ ｐ； ｎ ｒ ｋ ｎ ｏｅ ａ
０引 言
能源 与环 境 是 当今 人 类生存 和发展 所要 解决 的
紧迫 问题 ， 力发 电是 除水 力发 电之 外最 成 熟 、 具 风 最
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｖ ｇ ｅ ｓ ｅ ｉ ｌ ｔｔｃ ｎ ｌ ｇ ａ ｓ ｄ ｔ ｏ ｄ ｃ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｎ ｅ ｔｉ ｏ ｔ ｌｓ ｓｅ ， ｉｈ ｕ ｉ ｚ ｄ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ａ ｕ ｐ ｃａｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｗ ｓ ｕ ｅ ｏ ｃ ｎ ｕ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆｕ ｃ ｒａｎ ｃ ｎ ｒ ｙ ｔｍ ｗｈｃ ｔ ｉ ｓ ｏ ｌｅ ｔ ｅ ｖ ｇ ｅ ｓ ｅ ｉｌ ｔ ｏ ｔｏ ｓ ｓｅ ｔ ｒ ｖ ｈ ｆ ｃ ｅ ｃ ｆ ｎ ｏ ｒｕ ｉ ａ ｄ ｔ ｅ ｌ ｅ ｇ ｏ ｏ ｔ １ １ ＭＷ ｎ ｏ — ｈ ａ ｕ ｐ ｃ ａｉ ｎ ｒｌ ｙ ｔ ｍ ｉ ｏ ｅｔ ｅ ｅｆ ｉｎ ｙｏ ｄ ｐ ｗｅ ｎｔ ｎ ｏｒ ａｉ ｏ ｄ ｃ ｎ ｒ ． ｓｃ ｏ ｍｐ ｉ ｗｉ ｚ ｏ ｗｉ ｄ ｐ ｗ ｅ ｎ ｔｗ ｓ ｓ ｌ ｔｄ ｉ ｒ ｕ ｉ ａ ｉ ａ ｅ ｎ ＭＡＴ ＡＢ ｈ ｅ ｕ ｔｏ ｉ ｌｔ ｎ Ｓ Ｏ ｈ ｔ ｈ ｓｍｅｈ ｄ ｉ ｆ ａ ｉ ｌ ｎ ｆｅ ｔ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｍｂ ｎ — ｍｕ Ｌ ．ｒ ｅ ｒ ｓ ｌ ｆｓｍｕ ａｉ Ｈ ＷＳｔ ａ ｉ ｔｏ Ｓ ｅ ｓｂ ｅ ａ ｄ ｅｆｃ ｉ ． ｈ ｏ ｉａ ｏ ｔ ｖ
合 控制 法结合 了查表法 和爬 山搜 索法 的各 种控 制优 点 ， 够快 速实 时准 确地捕 获最 优 实际功 率 ， 仍然 能 但
需 要实 时测 量风 速 ， 风速 变化 相对 敏感 。 对 为此 ， 针对 以上算 法 的不足 和 缺点 ， 文 在低 于 本 额 定 风速工 况下 ， 利用 专 家经验 和模 糊技 术 ， 立一 建 套 最大 风 能追 踪 专 家控 制 系统 ， 目的是 控 制 双馈 电 机 输 出 的有 功 功率 来 控制 电机 的 电磁 转矩 ， 而 间 从
Ｍａｉ ｘ ｍｕｍ ｉ ｄ Ｐｏ ｒ Ｔｒ ｃ ｎｇ Ｂａ ｅ ｈｅ Ｆｕ ｚ ｐｅ ｔＣｏ ｔ ｏ ｓｅ Ｗ ｎ ｗｅ ａ ｋｉ ｓ ｄ ｏｎ ｔ ｚ ｙ Ｅｘ ｒ ｎ ｒ ｌＳｙ ｔ ｍ
Ｌ Ｕ Ｓ ｕ 一 Ｙ Ｏ Ｘ ｎ －ｉ ， Ａ Ｇ Ｘａ — ｏ ｇ ，Ｈ Ｎ ｕ ｎ — ｕ ＪＮ ａ ｊ Ｉ ｈ ，Ａ ｉ ｊ Ｗ Ｎ ｉｏ ｄ ｎ Ｓ Ａ Ｇ ａ ｇ ｋ ｎ ，Ｉ Ｇ Ｙ ｎ－ ｇ ａ ｕ