控制与决策

作者：侯世玺,付士利,储云迪

单位：河海大学 物联网工程学院,南京 210098;河海大学 江苏省输配电装备技术重点实验室,南京 210098,,河海大学 物联网工程学院,南京 210098,,河海大学 物联网工程学院,南京 210098,

关键词：有源电力滤波器;情感神经网络;脑情感在线学习;终端滑模控制

基金：国家自然科学基金项目(62103132,62003132)；常州市科技创新计划项目(CJ20190056,CJ20200067)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(B200202215,B200201052)；江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX21_0183).

为了增强有源电力滤波器的电流跟踪控制性能,提出一种基于连续径向基情感神经网络的递归终端滑模控制方案.首先介绍包括集总不确定的有源电力滤波器数学模型;然后构造递归终端滑模面,该滑模面由快速非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面组成,不仅可确保跟踪误差在有限时间内收敛到零,而且可通过为滑模面参数设置适当的初始值消除滑模面的到达模态.为了有效克服系统不确定因素的影响,采用连续径向基情感神经网络逼近系统不确定参数,并运用Lyapunov方法对其进行稳定性和收敛性分析.所设计的连续径向基情感神经网络,不仅结构简单、响应速度快,而且具备参数在线调节能力.仿真和实验结果均表明,该控制方案具有优异的电流跟踪能力以及抗干扰能力.

来源：2022年第8期

《控制与决策》期刊编辑部

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