应用神经网络的变流器波形复合控制策略

• 作者: 全惠敏 戴瑜兴 曾国强 郜克存 陈义财
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 神经网络 可逆变流器 波形复合控制 重复控制
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 64-70
• 页数: 7页
• 分类号: TM921.5
• 语种: 中文

摘要

针对港口现有岸电电源产品所采用控制策略的不足,研究分析了岸电电源PWM可逆变流器数学模型在DQ坐标系下的特点,提出了一种基于改进的重复控制和神经网络内模控制的变流器输出波形复合控制策略.采用BP神经网络结构作为内模控制器的预估模型和控制器,神经网络预估模型可在线学习建立与被控对象相匹配的精确模型,神经网络控制器动态响应快,输出无静差,扰抗性好.实验证明,应用该复合控制策略的系统整流功率因数接近于1;供电非线性混合负载输出波形失真率低于2％;动态响应快,在2个周期内恢复稳定输出.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴瑜兴	湖南大学电气与信息工程学院	240	2348	23.0	36.0
3	全惠敏	湖南大学电气与信息工程学院	38	364	11.0	18.0
6	郜克存		5	30	3.0	5.0
7	曾国强	湖南大学电气与信息工程学院	1	1	1.0	1.0