基于RBF神经网络的电压外环滑模控制的Vienna整流器
Power System Protection and Control（2022）
Abstract
以Vienna整流器为研究对象,针对其传统电压外环滑模变结构控制不变性和对系统参数扰动敏感的问题,分析了以逼近率为基础的滑模变结构控制算法,提出了一种基于RBF神经网络的自适应电压外环滑模控制算法.该控制算法通过将RBF神经网络与滑模控制算法有效结合,同时将中点电位平衡控制加入到RBF神经网络自适应电压外环滑模控制算法的设计中,使用RBF神经网络对电压外环非线性系统进行自适应逼近,能够有效降低切换增益,削弱抖振,增强系统的抗干扰能力.最后,通过仿真分析与实验测试验证所提控制算法的有效性.将所提出的控制算法与传统滑模控制算法、PI控制算法进行比较,结果表明采用这种电压外环控制算法能够对直流输出电压目标值进行快速跟踪,平衡中点电位,改善了系统的动静态性能,提升了其抗干扰能力.
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