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摘 要:本发明公开了一种基于极限学习机的逆变器反步模糊神经网络控制策略,对三相逆变器的输出经过Clarke变换建立系统的动力学模型,通过输出电压与参考电压的误差建立反步控制器模型。运用模糊神经网络对控制器进行优化,并加入自适应律来调整控制器参数。利用极限学习机算法对系统的扰动模型进行估计,并补偿到反步神经网络控制器中,生成最终的系统控制率。将α、β坐标下的两个控制率ucon输入到SVPWM调制策略中。本发明能够有效降低反步控制器对系统的“抖振”现象,拥有优越的动态响应性能,对系统存在的参数变化和负载扰动具有更强的鲁棒性和自适应性,利用极限学习机拟合系统近似的集总不确定项,然后对系统进行补偿,以达到更好的控制效果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211692808.1 | 专利名称: | 一种基于极限学习机的逆变器反步模糊神经网络控制策略 |
申请日: | 2022-12-28 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B13/04搜分类 教学教具搜索 |
公开/公告日: | 2024-06-11 | 转让价格: | 25000.0元 |
公开/公告号: | CN116125803B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |