基于RBF神经网络的滞环控制方法研究
有源电力滤波器的补偿电流是决定其补偿效果的关键,为了使补偿电流信号能更好地跟踪指令电流,提出了一种基于神经网络的滞环控制的方法,用RBF神经网络构成滞环控制器,采用了“K-均值,RLS”算法进行训练。仿真结果表明,该方法可实现神经网络对快速变量的有效控制,提高滞环控制的性能,使系统具有较强的鲁棒性,并验证了理论分析的正确性。
有源电力滤波器 补偿电流 神经网络 滞环控制
郭会鸣 席自强 傅仲佳 张佳
湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉 430068
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2011-10-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)