能源、环境成为当今人类生存与发展所面临的紧迫问题。常规化石能源极为有限且污染人类的生存环境,因此,对洁净的可再生能源的开发利用引起了世界各国的高度重视。风能源于太阳能,其安全、廉价且储量大,因此成为新能源开发中的主要能源。风力发电是人类利用风能的最主要形式,风力机是捕获风能的主要装置。目前,人们对水平轴风力机的研究已经十分成熟,且形成完善的水平轴风力机设计及控制理论体系。垂直轴风力机安装、维护便利,且净噪特性好,但有关垂直轴风力机的研究却很少,还没有形成完善的分析、设计和控制理论体系。本文的研究对象为两叶结构半转式垂直轴风力机,这种风力机巧妙地利用了半转结构,不仅一定程度上提高了垂直轴风力机的风能利用效率,还克服了传统型两叶结构垂直轴风力机无法自启动的缺点。较之三叶结构半转式垂直轴风力机,其轻巧简单、故障率低,在相同风速下还具有更高的转速。本文根据风力机半转机构的特点,分析了两叶半转结构垂直轴风力机结构参数与风力机风能利用效率之间的关系,同时分析了叶片攻角对风力机工作效率的影响。通过旋转坐标系的方法建立了风力机数学模型,并在MATLAB平台下对其数学模型进行了仿真,还设计出了该结构风力机的控制器。针对半转结构垂直轴风力机的特点,本文采用了变桨距控制。由其数学模型可知,该结构的垂直轴风力机系统为一个非线性系统。因此,采用常规PID控制算法难以获得满意的控制效果。鉴于智能控制技术在水平轴风电系统中的成功应用,本文针对风力机数学模型探索了基于RBF模糊神经网络的智能控制,经MATLAB仿真分析表明,较之常规PID控制,RBF模糊神经网络控制具有较好的控制效果,证明了RBF模糊神经网络在半转结构垂直轴风力机控制系统中应用的可行性。