+高级检索
应用神经网络的变流器波形复合控制策略
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:


Combined Control Strategy Application of Neural Network for Converter Waveform
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    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.

    Abstract:

    To address the shortcoming of control strategy in shore power products used in harbor at present, this paper analyzed the characteristics of PWM Converter mathematic model based on DQ rotating frame. The author put forward the modified multiple control strategy with the blend between repetitive control theory and Neural Network internal model control theory. The BP neural network was adopted as the estimated model and control of internal control, which can establish the precise model of the controlled target on line. Meanwhile, fast dynamic response, with no static error in output and good interference rejection, can be achieved. The experiments have verified that the output waveform is stable and accurate, the load adaptability is powerful and the dynamic performance is good.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
文章指标
  • PDF下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 摘要点击次数:
  • 引用次数:
引用本文

戴瑜兴,陈义财,全惠敏,郜克存,曾国强.应用神经网络的变流器波形复合控制策略[J].湖南大学学报:自然科学版,2013,40(10):64~70

复制
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
作者稿件一经被我刊录用,如无特别声明,即视作同意授予我刊论文整体的全部复制传播的权利,包括但不限于复制权、发行权、信息网络传播权、广播权、表演权、翻译权、汇编权、改编权等著作使用权转让给我刊,我刊有权根据工作需要,允许合作的数据库、新媒体平台及其他数字平台进行数字传播和国际传播等。特此声明。
关闭