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公开(公告)号：CN106374490B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610839356.3
申请日：2016-09-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于动态面模糊滑模控制的有源电力滤波器控制方法，首先，建立三相并联型有源电力滤波器的数学模型，先利用动态面控制方法设计滤波器，再利用自适应模糊控制逼近，最后加入滑模面控制，使系统保持稳定状态，通过仿真结果验证了本发明方法的有效性。本发明方法大大增强了系统的补偿性能和鲁棒性能，达到快速有效消除谐波的目的。
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公开(公告)号：CN108334679A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810058667.5
申请日：2018-01-22
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了基于双反馈模糊神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制方法，包括如下步骤：1)建立有源电力滤波器的数学模型；2)建立基于双反馈模糊神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制器，设计控制律，将其作为有源电力滤波器的控制输入；3)基于Lyapunov函数理论，设计自适应律，验证所述基于双反馈模糊神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制器的稳定性。本发明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：CN106169754A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610840099.5
申请日：2016-09-21
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02J3/01
CPC classification number: Y02E40/22 , Y02E40/40 , H02J3/01 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种有源电力滤波器神经网络动态PID全局滑模控制方法，神经网络动态PID全局滑模控制系统由动态PID全局滑模控制器和神经网络不确定估计器构成；全局滑模控制能加快系统响应，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性。在滑模面的设计中引入积分项来抑制稳态误差和增强鲁棒性，并且动态滑模控制可以减少抖振现象，因此，PID全局滑模和动态滑模的结合可以同时发挥各自的优点，提高滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性并减少滑模变结构控制中存在的抖振；对于未知的不确定性，加入神经网络来逼近不确定项，将滑模控制的切换项转化为连续的神经网络输出，进一步削弱了滑模控制中的抖振现象，避免了IGBT误动作，优化了系统性能。
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公开(公告)号：CN110161867B
公开(公告)日：2022-04-22
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108828961B
公开(公告)日：2021-07-30
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：CN108334679B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810058667.5
申请日：2018-01-22
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了基于双反馈模糊神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制方法，包括如下步骤：1)建立有源电力滤波器的数学模型；2)建立基于双反馈模糊神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制器，设计控制律，将其作为有源电力滤波器的控制输入；3)基于Lyapunov函数理论，设计自适应律，验证所述基于双反馈模糊神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制器的稳定性。本发明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：CN109103885A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811086459.2
申请日：2018-09-18
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明公开了一种有源电力滤波器元认知模糊神经网络控制方法，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，以控制有源电力滤波器；控制律为：其中， 为利用元认知模糊神经网络逼近系统未知量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：CN105157727A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510567592.X
申请日：2015-09-08
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: G01C21/005 , G01C21/18 , G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于线性化反馈的微陀螺仪神经网络全局滑模控制方法，包括步骤：S101、建立微陀螺仪的理想动力学方程；S102、根据旋转系中的牛顿定律建立微陀螺仪的无量纲动力学方程；S103、根据所述理想动力学方程和所述无量纲动力学方程，建立基于线性化反馈的神经网络全局滑模控制系统，设计控制律，并将所述控制律作为微陀螺仪的控制输入；S104、基于lyapunov函数理论设计自适应律，从而使建立的所述控制系统进行在线更新。本发明具有普遍性，且提高了系统的瞬态特性、鲁棒性和稳定性。
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公开(公告)号：CN104656442A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410843980.1
申请日：2014-12-30
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种微陀螺仪神经网络动态PID全局滑模控制方法，神经网络动态PID全局滑模控制系统由动态PID全局滑模控制器和神经网络不确定估计器构成，全局滑模控制能克服传统滑模控制中到达模态不具有鲁棒性的缺点，加快系统响应，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性。本发明在滑模面的设计中引入积分项来抑制稳态误差和增强鲁棒性，并且动态滑模控制可以减少抖振现象，因此，PID全局滑模和动态滑模的结合可以同时发挥各自的优点，提高滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性并减少滑模变结构控制中存在的抖振。
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