一种基于神经网络的逆变器重复控制设计方法

    公开(公告)号:CN109165474A

    公开(公告)日:2019-01-08

    申请号:CN201811192658.1

    申请日:2018-10-13

    IPC分类号: G06F17/50 G06N3/04

    摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的逆变器重复控制设计方法,包括步骤1:利用控制理论分析逆变器传统传递函数,选择合适的控制算法用于逆变器底层控制,使用神经网络算法对理论模型进行离线辨识,模型基本结构选用获得神经网络辨识模型起始参数;步骤2:将所获取的初始辨识模型为基准在线辨识学习,获取逆变器传统控制闭环的实际辨识模型;步骤3:利用辨识模型信息构造逆传递函数,替代重复控制补偿环节;步骤4:将辨识模型参数实时存储,每次投入装置时,导入系统学习模型的最新数据。采用本发明的方法省去了大量参数设计选择的繁琐工作,可避免参数漂移对重复控制的影响,提高了重复控制环节的稳定性与鲁棒性,可在逆变器及相关领域推广使用。