[發明專利]一種有源電力濾波器自適應模糊滑模RBF神經網絡控制方法

有效

• 申請號: 201610003062.7
• 申請日: 2016-01-04
• 公開（公告）號: CN105610162B
• 公開（公告）日: 2018-03-20
• 發明（設計）人: 王騰騰;雷單單;曹頔;費峻濤
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: H02J3/01
• 分類號: H02J3/01;G05B13/04
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司32224
• 代理人: 董建林

1.一種有源電力濾波器自適應模糊滑模RBF神經網絡控制方法，其特征在于，

包括如下步驟：

步驟1、建立有源電力濾波器的數學模型；

步驟2、基于模糊滑模設計得到自適應模糊滑模RBF神經網絡控制器，包括模糊自適應律和RBF神經網絡自適應律；

步驟3、根據自適應模糊滑模RBF神經網絡控制器控制有源電力濾波器；

其中，針對三相三線制系統，有源電力濾波器的數學模型為：

i··k=Rc2Lc2ik-RcLc2vk+1Lcdvkdt+(RcLc2vdc-1Lcdvdcdt)dk]]>

式中，L_c是交流電感，R_c是直流側電阻，i_k是濾波器輸出補償電流，k＝1,2,3，是i_k的二階導數，v_k為三相有源電力濾波器端電壓，v_dc是直流側電容電壓，d_k為開關狀態函數，t是時間；

步驟2中得到Lyapunov李雅普諾夫函數V₁、V₂和V₃，其中：

V1=12bsTs]]>

V2=12bsTs+12ω~Tμ-1ω~]]>

V3=12bsTs+12ω~Tμ-1ω~+12Σi=1n(θ~kiTθ~ki)]]>

式中，s是切換函數，s^T為s的轉置，是RBF神經網絡權值誤差，為的轉置，其中，ω^*為RBF神經網絡的理想權值，為RBF神經網絡的實時估計權值，μ為正常數，μ^-1是μ的倒數，n＝1,2,3…，是模糊系統理想參數和實時參數之間的誤差，為模糊系統理想參數，為模糊系統的實時參數，是的轉置；

根據Lyapunov穩定定理設計模糊自適應律和RBF神經網絡自適應律。