基于双隐层回归神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制方法
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摘要
本发明公开了一种基于双隐层回归神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1）建立有源电力滤波器的数学模型；2）建立基于双隐层回归神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制器，设计控制律，将其作为有源电力滤波器的控制输入；3）基于Lyapunov函数理论，设计自适应律，验证所述基于双隐层回归神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制器的稳定性。优点：提高网络的逼近精度和泛化能力，减少网络参数和权值个数，加快网络训练速度；能够储存更多的信息，具有更好的逼近效果；能够提高有源电力滤波器系统在存在参数摄动和外界干扰情况下的补偿电流跟踪精度和系统鲁棒性。
基本信息
专利标题 ：
基于双隐层回归神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109100937A
申请号 ：
CN201810915690.1
公开（公告）日 ：
2018-12-28
申请日 ：
2018-08-13
授权号 ：
CN109100937B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
储云迪费峻涛王欢冯治琳
申请人 ：
河海大学常州校区
申请人地址 ：
江苏省常州市新北区晋陵北路200号
代理机构 ：
南京纵横知识产权代理有限公司
代理人 ：
董建林
优先权 ：
CN201810915690.1
主分类号 ：
G05B13/04
IPC分类号 ：
G05B13/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G05
控制；调节
G05B
一般的控制或调节系统；这种系统的功能单元；用于这种系统或单元的监视或测试装置
G05B13/00
自适应控制系统，即系统按照一些预定的准则自动调整自己使之具有最佳性能的系统
G05B13/02
电的
G05B13/04
包括使用模型或模拟器的
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2019-01-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G05B 13/04
申请日 : 20180813
申请日 : 20180813
2018-12-28 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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