【摘 要】
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针对逆变电源系统,提出一种基于神经网络内模预估的模糊控制方案.它的最大特点是采用神经网络预估器作为被控对象的内部模型,对实际输出起预测作用,同时根据预测误差建立模糊内模控制器,在线修正、补偿内部模型与实际被控对象之间的模型失配.该控制方案能够克服系统参数摄动或外界扰动对系统造成的影响,使系统具有一定的鲁棒性和抗扰性.仿真结果表明,该控制方案使逆变电源系统获得了良好的稳态和动态性能.
【机 构】
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燕山夫学电气工程学院,河北秦皇岛 066004
【出 处】
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2005年全国冶金轧制过程自动化技术交流会暨冶金自动化信息网年会
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针对逆变电源系统,提出一种基于神经网络内模预估的模糊控制方案.它的最大特点是采用神经网络预估器作为被控对象的内部模型,对实际输出起预测作用,同时根据预测误差建立模糊内模控制器,在线修正、补偿内部模型与实际被控对象之间的模型失配.该控制方案能够克服系统参数摄动或外界扰动对系统造成的影响,使系统具有一定的鲁棒性和抗扰性.仿真结果表明,该控制方案使逆变电源系统获得了良好的稳态和动态性能.
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