其中为利用元认知模糊神经网络逼近f(x)获得的估计值。本发明引入元认知方法对模糊神经网络结构进行在线调整,根据跟踪误差设计规则增加、参数更新和规则删减算法动态调整模糊神经网络结构,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性能和系统鲁棒性。"/> 基于元认知模糊神经网络的有源电力滤波器滑模控制方法(CN201811086430.4)-中国专利【掌桥科研】
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基于元认知模糊神经网络的有源电力滤波器滑模控制方法

摘要

本发明公开了一种基于元认知模糊神经网络的有源电力滤波器滑模控制方法,包括以下过程:S1,建立有源电力滤波器动力学方程,S2,设计控制律为:其中为利用元认知模糊神经网络逼近f(x)获得的估计值。本发明引入元认知方法对模糊神经网络结构进行在线调整,根据跟踪误差设计规则增加、参数更新和规则删减算法动态调整模糊神经网络结构,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性能和系统鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN108828961B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学常州校区;

    申请/专利号CN201811086430.4

  • 发明设计人 袁杉杉;侯世玺;费峻涛;储云迪;

    申请日2018-09-18

  • 分类号G05B13/04(20060101);

  • 代理机构32224 南京纵横知识产权代理有限公司;

  • 代理人董建林

  • 地址 213022 江苏省常州市晋陵北路200号

  • 入库时间 2022-08-23 12:13:50

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