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基于RBF神经网络滑模控制的互联电力系统混沌控制研究
基于RBF神经网络滑模控制的互联电力系统混沌控制研究
作者:
丁大为
王年
程志友
胡永兵
陈辉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
互联电力系统
混沌控制
RBF神经网络
滑模控制
摘要:
电力系统是一种具有多自由度、强耦合特性的非线性动力学系统,混沌振荡会对电力系统的安全性造成极大危害.通过研究互联电力系统的时序图、最大Lyapunov指数图、相平面图来讨论电磁功率扰动幅值对系统动力学特性的影响.提出了一种基于继电特性函数的改进型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络自适应滑模控制方法,快速平滑地使系统达到控制目标.实验表明,相比自适应滑模控制方法和基于继电特性函数的滑模控制方法,提出的改进型RBF神经网络滑模控制方法不仅可以使系统有较快的收敛速度,而且对抖震现象有很好的抑制作用,对外部扰动具有很强的鲁棒性.
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径向基函数神经网络
滑模控制
分数阶微积分
基于模糊RBF神经网络的分数阶滑模控制器优化设计
永磁同步电机
滑模控制器
RBF神经网络
分数阶
模糊推理
自由度
人工神经网络控制在电力系统中的应用
人工神经网络
电力系统
应用
内容分析
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期刊文献
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于RBF神经网络滑模控制的互联电力系统混沌控制研究
来源期刊
南京大学学报(自然科学版)
学科
地球科学
关键词
互联电力系统
混沌控制
RBF神经网络
滑模控制
年,卷(期)
2018,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
911-920
页数
10页
分类号
N93
字数
3721字
语种
中文
DOI
10.13232/j.cnki.jnju.2018.05.006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王年
安徽大学电子信息工程学院
93
1089
17.0
29.0
5
程志友
安徽大学电子信息工程学院
54
315
9.0
15.0
9
丁大为
安徽大学电子信息工程学院
18
268
3.0
16.0
10
陈辉
安徽大学电子信息工程学院
14
37
4.0
5.0
14
胡永兵
安徽大学电子信息工程学院
6
14
2.0
3.0
传播情况
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引文网络
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共引文献
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参考文献
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节点文献
引证文献
(2)
同被引文献
(13)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
2019(2)
引证文献(1)
二级引证文献(1)
2020(2)
引证文献(1)
二级引证文献(1)
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节点文献
互联电力系统
混沌控制
RBF神经网络
滑模控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0469-5097
CN:
32-1169/N
开本:
出版地:
江苏省南京市南京大学
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
期刊文献
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南京大学学报(自然科学版)2018年第4期
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