[发明专利]基于神经网络的有源电力滤波器反演全局滑模模糊控制法在审
| 申请号： | 201710844783.5 | 申请日： | 2017-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN107453362A | 公开（公告）日： | 2017-12-08 |
| 发明（设计）人： | 储云迪;梁霄;李思扬;费峻涛;方韵梅 | 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;H02J3/18;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司32224 | 代理人： | 董建林,姚娟 |
| 地址： | 213022 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的有源电力滤波器反演全局滑模模糊控制法，基于神经网络的反演全局滑模模糊控制系统由反演PID全局滑模控制器，神经网络动态特性估计器和模糊不确定逼近器构成。全局滑模控制能克服传统滑模控制中到达模态不具有鲁棒性的缺点，加快系统响应，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性。模糊控制逼近切换函数项，将滑模控制的切换项转化为连续的模糊控制输出，削弱了滑模控制中的抖振现象，并且有较强的自适应跟踪能力。因此，反演PID全局滑模和神经网络模糊控制的结合可以同时发挥各自的优点，提高滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性并减少变结构控制中存在的抖振。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 有源 电力 滤波器 反演 全局 模糊 控制 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的有源电力滤波器反演全局滑模模糊控制法，其特征是，包括如下步骤：1)建立有源电力滤波器的数学模型；2)建立反演神经网络全局滑模模糊控制器，基于反演神经网络全局滑模模糊控制设计控制律，将其作为有源电力滤波器的控制输入；3)基于Lyapunov函数理论，设计自适应律，验证所述反演神经网络全局滑模模糊控制器的稳定性。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河海大学常州校区，未经河海大学常州校区许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710844783.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
