基于模糊神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制

作     者：侯世玺 储云迪 陈晨 HOU Shi-xi;CHU Yun-di;CHEN Chen

作者机构：河海大学物联网工程学院南京210098 河海大学江苏省输配电装备技术重点实验室南京210098 

基　　金：江苏省自然科学基金项目(BK20170303,BK20171198) 常州市科技创新计划项目(CJ20190056) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(B200202215,B200201052,2017B03014,2017B20014) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2020年第35卷第10期

页      码：2329-2335页

摘      要：针对有源电力滤波器电流跟踪控制问题,提出一种基于模糊神经网路的全局滑模控制方法.首先,为了消除到达阶段和抑制抖振,设计准全局滑模控制电流控制器;然后,在考虑参数摄动和传感器故障的情况下,利用元认知模糊神经网络设计基于模糊神经网络的全局滑模控制器,克服全局滑模控制依赖先验知识的缺点.不同于其他固定结构方法,元认知模糊神经网络可以实现结构和参数的在线更新,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明所提出的控制策略满足控制目标以及稳定性要求.仿真和实验结果表明,所提出的控制方法在稳态和瞬态运行时都具有良好的性能.

主 题 词：全局滑模控制 模糊神经网络 有源电力滤波器 结构更新 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 071102[071102] 081103[081103] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.kzyjc.2019.1570

馆 藏 号：203968442...