[发明专利]基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制方法

权利要求书

1.一种基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：

S1、采用PI-QPR控制器对逆变器进行电流内环控制，其中QPR控制器的传递函数G_pr(s)为

式中：K_p1、K_r分别为QPR控制器的比例参数和谐振参数；ω_c为频带宽度；ω₀为谐振基波角频率；

将G_pr(s)中的谐振部分分解为3个积分y(s)、m(s)、n(s)，表示为

将模拟信号数字离散化，得第k次采样时刻QPR控制器的输出为

式中：T_s为采样周期；

S2、将PI-QPR控制器复合控制下的电流控制分为PI-QPR复合控制和RBF神经网络参数整定两个部分；其中，PI-QPR控制器对逆变器进行电流内环控制，RBF神经网络用于对QPR控制器参数进行在线整定，最终得到整定后的输出电流。

2.根据权利要求1所述的基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制方法，其特征在于，所述RBF神经网络输入层的3个神经元分别为逆变器的输出电流i_out、参考电流i_ref和电流误差e_i；输出层的神经元分别对应QPR控制器参数K_p、K_r、ω_c。

3.根据权利要求1所述的基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制方法，其特征在于，所述RBF神经网络控制算法通过Matlab/Simulink仿真平台生成S-Funcation模块；所述PI-QPR控制器对逆变器的输出电流进行内环控制；电网电压同步信号通过锁相环PLL得出。