[发明专利]基于终端滑模的有源电力滤波器模糊神经网络控制方法

摘要

本发明公开了基于终端滑模的有源滤波器自适应模糊神经网络控制方法，首先，建立含有扰动和建模误差的有源电力滤波器动力学模型，然后基于非奇异反演终端滑模控制策略保证对指令电流的跟踪控制，进行基于终端滑模的自适应模糊神经网络控制策略，克服了非奇异反演终端滑模控制策略需要系统精确信息的缺点，进一步提高了系统鲁棒性。基于终端滑模的自适应模糊神经网络控制策略采用模糊神经网络结构来逼近非奇异反演终端滑模控制器，并且基于投影算法和李雅普诺夫稳定性理论设计参数的自适应律确保了参数有界和闭环系统稳定性。仿真实验验证了所提出策略的正确性和有效性。

主权项

基于终端滑模的有源电力滤波器模糊神经网络控制方法，其特征在于，包括以下步骤，S1，建立有源电力滤波器数学模型；S2，利用反演方法和非奇异终端滑模控制方法，建立非奇异反演终端滑模控制器模型；S3，采用四层模糊神经网络结构，进行基于终端滑模的自适应模糊神经网络控制；所述步骤S1具体包括以下步骤，考虑外界干扰的影响，假设外界扰动向量为G＝[gd gq]T，建立有源电力滤波器数学模型为其中，x＝[id iq]T,||H||≤D，D为正常数，ω为电源电压基波分量的角频率，即d、q轴的旋转角速度；dnd、dnq为dq坐标系下的开关状态函数；id、iq为dq坐标系下的补偿电流；vd、vq为dq坐标系下的公共连接点PCC处电压，Lc为电感，Rc为电阻，vdc为直流侧电容电压。