【摘 要】
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逆变器运行于开关状态,是一个非线性系统,其精确数学模型难于确定,而基于逆变模型设计的传统控制器的性能却取决于模型的精度,给高性能的传统控制器的设计带来困难。本文在逆变器控制中引入与被控对象模型无关、广泛适用于非线性系统控制的智能控制技术,研究了模糊控制、遗传算法和模糊神经网络在逆变器控制中的应用。逆变器中的扰动包括周期性扰动和非周期性扰动。基于内模原理的重复控制技术是补偿周期性扰动的理想方案,而对
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逆变器运行于开关状态,是一个非线性系统,其精确数学模型难于确定,而基于逆变模型设计的传统控制器的性能却取决于模型的精度,给高性能的传统控制器的设计带来困难。本文在逆变器控制中引入与被控对象模型无关、广泛适用于非线性系统控制的智能控制技术,研究了模糊控制、遗传算法和模糊神经网络在逆变器控制中的应用。逆变器中的扰动包括周期性扰动和非周期性扰动。基于内模原理的重复控制技术是补偿周期性扰动的理想方案,而对非周期性扰动的补偿效果却很差。文中提出了逆变器的几种智能控制与重复控制相结合的混合控
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