1.三相并聯型有源濾波器的線性化反饋神經滑模控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

1）建立被控對象三相并聯型有源濾波器的數學模型；

2）將線性化反饋方法、滑?？刂?、自適應算法以及RBF神經網絡相結合，設計線性化反饋自適應RBF神經滑模控制器，將其輸出線性化反饋神經滑?？刂坡勺饔糜谌嗖⒙撔陀性礊V波器的開關函數，具體為：

2-1）利用線性化反饋方法，設計滑模控制器，得到滑?？刂坡桑唧w為，

定義滑模函數s為：s(t)＝ce

其中，c為滑模系數，e為跟蹤誤差

有源濾波器的數學模型式為：

根據線性化反饋技術，設計滑?？刂坡蓇₁為：

其中，R＝ξ(x)-ρsgn(s)

x_m為給定信號，ρ是線性化反饋參數，ρ＞0

2-3）設計自適應RBF神經滑?？刂破?，用神經網絡的輸出代替f(x),得到線性化反饋神經滑?？刂坡蓇，實現所述控制器對三相并聯型有源濾波器開關函數的逼近，從而控制有源濾波器主電路開關的通斷，產生與諧波電流大小相等、方向相反的補償電流，抵消諧波，具體為，

首先，假設存在神經網絡權值w，使得神經網絡的輸出逼近于時變函數f(x)，其逼近精度為ε，即：

max||f^(x)-f(x)||≤ϵ]]>

定義w_t為神經網絡權值w在t時刻的估計值

用神經網絡的輸出代替時變函數f(x)，得到線性化反饋神經滑?？刂坡蓇為，u=R-f^(x)b]]>

其中，x為RBF神經網絡的輸入，h(x)為高斯函數，輸出為未知非線性函數f(x)的估計值；

3）根據lyapunov函數設計自適應律，確保線性化反饋自適應RBF神經滑?？刂破鞯姆€定性，

所述lyapunov函數V選取為，

所述自適應律設計為，

其中，為神經網絡權值在t時刻的誤差，w_t^*為神經網絡權值在t時刻的最優值，p為自適應參數。