[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有效
| 申请号： | 201710512371.1 | 申请日： | 2017-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN107147120B | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 刘倪宣;费峻涛 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | H02J3/01 | 分类号： | H02J3/01 |
| 代理公司： | 32224 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 213022 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了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；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。该方法利用分数阶自身能够摆脱系统函数的依赖问题和提高系统控制响应的特性；在此基础上利用RBF神经网络不依赖系统的模型的特性，来逼近系统的非线性函数和干扰值的上界，并且通过设计Lyapunov函数证明了系统控制器的稳定性，对指令电流实时跟踪补偿、可靠性高、对参数变化鲁棒性高、稳定性高。 | ||
| 搜索关键词： | 有源 电力 滤波器 rbf 神经网络 自适应 控制 方法 | ||
【主权项】：
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：/n步骤1)建立有源电力滤波器的数学模型；/n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＝-λ
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