微陀螺仪的递归模糊神经网络非奇异终端滑模控制方法

    公开(公告)号:CN110703610A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201911130968.5

    申请日:2019-11-19

    Inventor: 王哲 费峻涛

    Abstract: 本发明公开了一种微陀螺仪系统的新型递归模糊神经网络非奇异终端滑模控制方法,包括设计微陀螺仪系统的非奇异终端滑模面函数;基于第一Lyapunov稳定性判据函数确定加入非奇异终端滑模面函数的非奇异终端滑模控制率,用构建的递归模糊神经网络输出代替非奇异终端滑模控制率中的不确定项,基于第二Lyapunov稳定性判据构函数建递归模糊神经网络输出的结果和非奇异终端滑模控制率构建最终的控制率实现对微陀螺仪系统的跟踪控制。本发明采用的非奇异终端滑模控制具有控制精度高、鲁棒性强的优点,并且避免了终端滑模控制存在的奇异问题;新型递归模糊神经网络的参数会根据所设计的自适应算法自动稳定到最佳值,减少了参数训练时间,增强了网络结构通用性。

    三相并联型有源滤波器的自适应神经反演控制方法

    公开(公告)号:CN104037766B

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201410232863.1

    申请日:2014-05-28

    Inventor: 王哲 费峻涛

    CPC classification number: Y02E40/22 Y02E40/40

    Abstract: 本发明公开了一种三相并联型有源滤波器的自适应神经反演控制方法,针对反演控制律设计的不足之处,采用RBF神经网络逼近及自适应控制的方法,设计了一种自适应神经反演控制器,用来逼近三相并联型有源滤波器的开关函数,从而控制有源滤波器主电路开关的通断。本发明综合了反演控制方法、自适应算法以及RBF神经网络的优点,能够时时的检测并跟踪电源电流中的谐波,通过产生大小相等、方向相反的补偿电流,达到消除谐波、提高电能质量的目的;并且本发明基于lyapunov函数设计自适应律,能够在线的调节神经网络的权值,使系统具备稳定性和鲁棒性。

    三相并联型有源滤波器自适应RBF神经网络控制方法

    公开(公告)号:CN102832621B

    公开(公告)日:2015-04-01

    申请号:CN201210347804.X

    申请日:2012-09-18

    CPC classification number: Y02E40/22 Y02E40/40

    Abstract: 本发明涉及一种三相并联型有源滤波器自适应RBF神经网络控制方法,属于有源电力滤波器控制技术。本发明提出了一种针对三相并联型有源电力滤波器的自适应RBF神经网络控制方法,通过该控制器对三相并联型有源电力滤波器输出的补偿电流进行控制,从而消除谐波,改善电网的供电质量。发明中提出的自适应控制律保证了权值的有界性,利用Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性,仿真结果表明,该控制方法有效地降低了谐波畸变率,且动态响应良好,当参数变化时该控制器具有良好的鲁棒性和自适应性。

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