[发明专利]有源电力滤波器RBF双神经网络自适应滑模控制方法

权利要求书

1.一种有源电力滤波器RBF双神经网络自适应滑模控制方法，其特征是，包括如下步骤：

步骤1)建立有源电力滤波器的数学模型；

步骤2)基于分数阶滑模面设计自适应RBF双神经网络，利用两个RBF神经网络分别逼近系统的非线性函数和干扰上界，所述分数阶滑模面为s＝-λ₁e-λ₂∫e-λ₃D^α-1e，λ₁,λ₂,λ₃为正常数，记D^α为分数阶微积分的运算符号,α为分数阶微积分计算的阶次，e表示跟踪误差；基于分数阶滑模面得到Lyapunov函数V₁、V₂，式中s是切换函数，s_T为s的转置，和分别是RBF双神经网络权值误差，为的转置，为的转置，ω₁^*和ω₂^*分别为RBF双神经网络的理想权值，和分别为RBF双神经网络的实时估计权值，η₁和η₂分别为正常数；

根据Lyapunov稳定性定理设计双神经网络的自适应律；

步骤3)根据分数阶RBF双神经网络滑模控制器控制有源电力滤波器。

2.根据权利要求1所述的一种有源电力滤波器RBF双神经网络自适应滑模控制方法，其特征是，所述步骤1)中数学模型的建立针对三相三线制系统有源电力滤波器。

3.根据权利要求2所述的一种有源电力滤波器RBF双神经网络自适应滑模控制方法，其特征是，所述步骤1)中数学模型为其中，v₁、v₂、v₃分别为电网与APF连接处的电压，i₁、i₂、i₃分别为APF注入电网的补偿电流，L_c为电感，R_c为电阻，V_1M、V_2M、V_3M分别为APF的a相电压、APF的b相电压和APF的c相电压，V_MN表示电网中性点和APF系统中性点间的电压。

4.根据权利要求3所述的一种有源电力滤波器RBF双神经网络自适应滑模控制方法，其特征是，为了标识IGBT的开关状况，对步骤1)的模型进行形势变换：

令v₁+v₂+v₃＝0,i₁+i₂+i₃＝0，进而可以得到引入函数其中，k＝1_,2_,3；

由V_kM＝C_kV_dc，将模型变换为：

5.根据权利要求1所述的一种有源电力滤波器RBF双神经网络自适应滑模控制方法，其特征是，所述步骤2)中RBF双神经网络的自适应律为：其中，φ(x)＝[φ₁(x),φ₂(x)…φ_n(x)]^T为高斯基函数，·表示导数。