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公开(公告)号：CN109103884A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811086454.X
申请日：2018-09-18
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02J3/01
Abstract: 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反演控制方法，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系统未知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。
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公开(公告)号：CN104730921A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510017459.7
申请日：2015-01-13
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于终端滑模的有源滤波器自适应模糊神经网络控制方法，首先，建立含有扰动和建模误差的有源电力滤波器动力学模型，然后基于非奇异反演终端滑模控制策略保证对指令电流的跟踪控制，进行基于终端滑模的自适应模糊神经网络控制策略，克服了非奇异反演终端滑模控制策略需要系统精确信息的缺点，进一步提高了系统鲁棒性。基于终端滑模的自适应模糊神经网络控制策略采用模糊神经网络结构来逼近非奇异反演终端滑模控制器，并且基于投影算法和李雅普诺夫稳定性理论设计参数的自适应律确保了参数有界和闭环系统稳定性。仿真实验验证了所提出策略的正确性和有效性。
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公开(公告)号：CN110718916A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910972989.5
申请日：2019-10-14
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 一种有源电力滤波器无传感器控制方法，包括如下步骤：（1）、建立有源电力滤波器数学模型；（2）、构建基于二阶广义积分的电压观测器数学模型。本发明利用基于二阶广义积分器的正交信号发生器构建有源电力滤波器网侧电压观测器，实现有源电力滤波器无交流电压传感器控制，从而简化了系统的控制结构，确保系统稳定可靠的谐波补偿能力。
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公开(公告)号：CN110161867A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910614180.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种连续扭曲滑模控制方法，具体步骤如下：步骤1构建被控系统数学模型；步骤2建立连续扭曲滑模控制器；步骤3对步骤2建立的连续扭曲滑模控制器进行稳定性证明。相比于传统滑模控制中为了实现稳定性通常将切换增益取得很大，导致控制信号出现抖振，造成控制品质下降的后果，本发明提供一种连续扭曲滑模控制方法，采用连续扭曲滑模控制器，产生连续的控制信号，从根源上消除了抖振。
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公开(公告)号：CN103293963B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310243823.2
申请日：2013-06-19
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种有源电力滤波器自适应模糊反演跟踪控制方法，涉及有源电力滤波器的控制器，具体地说结合自适应控制、模糊控制和反演控制，针对三相有源电力滤波器提出了一种自适应模糊反演跟踪控制方法。对反演控制律设计的不足之处，采用模糊逻辑系统逼近未知的非线性函数，并且根据自适应律在线调整模糊逻辑系统，避免了因参数不确定性对系统带来的不良影响。自适应模糊反演跟踪控制器使补偿电流实时跟踪指令电流信号，跟踪偏差稳定在0的临域内，并且利用李雅普诺夫方法分析了系统的稳定性和收敛性，从而确保闭环系统的所有信号具有全局渐进稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103293965A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310243881.5
申请日：2013-06-19
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种有源电力滤波器的反演控制方法，涉及有源电力滤波器的控制器，具体地说属于反演控制方法在有源电力滤波器控制上的应用。本发明的反演控制器能够保证闭环系统一致且最终有界，使补偿电流实时跟踪上指令电流，从而达到消除谐波的目的；基于李雅普诺夫理论对系统进行了稳定性分析，确保实现全局稳定性。本发明的控制器改善了系统的控制性能，具有较好的动态性能和稳态精度。
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公开(公告)号：CN103151781A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310088915.8
申请日：2013-03-19
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈线性化的有源电力滤波器自适应模糊控制方法，涉及有源电力滤波器的技术领域，针对电流环和电压环分别设计了独立的自适应控制器。电流环采用基于反馈线性化的有源电力滤波器自适应模糊控制器，综合利用了反馈线性化理论、模糊控制、滑模控制、自适应控制和李雅普诺夫稳定性理论，在保证全局稳定性的基础上，实现了谐波补偿的目的。电压环采用了自适应模糊PI控制，根据模糊规则，该控制策略能够自动调成PI参数，加强了系统的鲁棒性，改善系统的动态性能，确保了对指令电压的跟踪。
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公开(公告)号：CN110649619A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201911070930.3
申请日：2019-11-05
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明公开了一种模块化多电平有源电力滤波器滑模控制方法，包括如下步骤：步骤S1：基于模块化多电平变流器结构搭建MMCAPF主电路；步骤S2：设计电容电压平衡控制策略，步骤S3：设计MMCAPF载波移相调制策略，采用载波移相法对调制波进行调制。本发明提供一种模块化多电平有源电力滤波器滑模控制方法，与现有技术相比，基于MMC结构，构建高压大容量的APF,使APF应用于高电压大容量场合成为可能，并设计基于滑模控制的直流侧电容电压均衡控制算法，使系统在运行过程中保持直流侧电容电压的稳定，确保系统稳定可靠的谐波补偿能力。
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公开(公告)号：CN108828961A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201811086430.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN104467741B
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201410542808.2
申请日：2014-10-14
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于T‑S模糊建模的有源滤波器智能电流跟踪控制方法，涉及有源电力滤波器的电流控制方法，在有源滤波器非线性模型的基础上建立其T‑S模型，其T‑S模型由3条控制规则组成，通过单点模糊化、乘积推理和中心平均加权反模糊化得到其模糊动态系统模型；根据期望的动态响应设计参考模型；然后基于并行分配补偿法对每一个T‑S模糊子模型设计局部线性状态反馈控制器，使其模糊动态系统模型轨迹跟踪参考模型轨迹；由于参数不确定性和外界干扰的存在，其T‑S模糊模型参数未知，设计参数估计器；并且基于Lyapunov理论设计一种改进型自适应控制算法，从而使电流控制误差和参数估计误差全局渐进稳定。
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