【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三相并联型有源电力滤波器的自适应RBF神经滑模控制方法，属有源 电力滤波器控制
技术介绍
随着非线性负载的大量应用，电网中的谐波含量日益增加，造成电能质量越来越 差。谐波会引起设备过热、损耗增加、电流过大等一系列危害，必须予以抑制。相对于无源 电力滤波器，有源电力滤波器(APF)更能有效地处理变化负载的谐波及功率因数，它具有实 时性和准确性的工作特点，被公认为是综合治理“电网污染”最有效的手段。APF的控制技术是APF的关键技术之一，APF的控制效果在很大程度上取决于其控 制器的性能，并且随着工业技术的发展，对控制系统的设计要求日益提高，为了更好地改善 电能质量，对APF的控制策略的研究有着重大的理论和现实意义。由于实际系统存在复杂 性、非线性、时变形、不确定性等因素，无法获得精确的数学模型，传统的控制理论已经不能 满足工业发展的要求，所以先进控制理论得以提出和发展。神经网络控制是智能控制的一 个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。径向基函数(RBF)神经网络模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接受域的神经网络 结构，它具有单隐层的三层前馈网络，隐层作用函数采用高斯基函数，RBF网络是局部逼近 的神经网络，理论上只要足够多的神经元，RBF神经网络能以任意精度逼近任意连续函数。 RBF网络由输入到输出的映射是非线性的，而隐层空间到输出空间的映射是线性的，因此采 用RBF网络可大大加快学习速度并避免局部极小问题，适合于APF实时控制的要求。滑模变结构控制是变结构控制系统的一种控制策略。这种控制策略与常规控...
【技术保护点】
三相并联型有源滤波器的自适应RBF神经滑模控制方法，其特征在于：包括以下步骤：?1）建立被控对象三相并联型有源电力滤波器的数学模型?其中，x1＝ic为补偿电流，为时变函数，为常数项，为干扰项，g（t）为开关函数，?t——时间?r——电源到有源电力滤波器交流侧电感之间的等效电阻?L——有源电力滤波器的交流侧电感?Vdc——直流侧电容电压?Vs——三相电网电压?2）设计RBF神经滑模控制器，包括如下步骤，?2?1）将切换函数s(t)作为RBF神经网络的输入，设计切换函数其中，e(t)=i*c?ic为指令信号和补偿电流的误差，i*c为指令电流，β为滑模面参数；?2?2）将滑模控制器作为RBF神经网络的输出，输出控制率u(t)为：?式中，m—RBF神经网络隐层神经元个数?wk——RBF神经网络的权值向量?ck——RBF神经网络的中心向量?bk——RBF神经网络的基宽参数?2?3）选取自适应律，为RBF神经网络提供权值变换规则，具体为：使根据梯度下降法，自适应率为，?RBF神经网络的权值的梯度变化为?其中，γ=a·η，η——调节权值自适应律的学习速率，η∈[0,1]?α——权值的梯度下降法变化中...
【技术特征摘要】
1 〔相并联型有源滤波器的自适应RBF神经滑模控制方法，其特征在于包括以下步骤I)建立被控对象三相并联型有源电力滤波器的数学模型2.根据权利要求1所述的三相并联型有源滤波器的自适应RBF神经滑模控制方法，其特征在于所述步骤1)中开关函数g (t)定义为g(t)={1 QN=1 0 QN=0 QN指示绝缘栅双极型晶体管IGBT的工作状态，导通为1，关断为0。3.根据权利要求1所述的三相并联型有源滤波器的自适应RBF神经滑模控制方法，其特征在于所述步骤2)中滑模控制器控制效果的判断方式为假设存在理想的RBF神经网络权值向量w使得存在理想控制率u(t)逼近最优控制率 Ueq (t)，两者的误差小于ε，...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。