基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法
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TN713.8

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国家自然科学基金,国家教委博士点基金


Predictive Control Approach for Active Power Filter Based on Neural Networks
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    摘要:

    提出了一种基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法。此方法将神经网络内模控制技术应用到有源电力滤波器(APF)的控制系统中,同时针对APF控制系统中神经网络计算时延问题,引入了一个神经网络预测模型。仿真分析表明,这种控制方法补偿了系统滞后,能充分利用神经网络的自适应特性,有很好的控制效果。

    Abstract:

    In this paper, a predictive control approach using neural networks for active power filter is proposed. The control system of active power filter using this method make using of the internal model control technology based on neural networks, meanwhile, to solve its questions such as lag because of calculating using neural networks, a predictive model based on neural networks is introduced. Simulation analysis shows that this control approach can compensate the lag of system and take advantage of self-adaptive characteristic of neural networks. Good result can be obtained.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

廖明 吴宁.基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法[J].重庆大学学报,1999,22(5):65-71.

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