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针对传统滑模变结构控制在三相电压型PWM整流器中应用时参数摄动所引起的抖动现象,提出一种改进PID神经网络的滑模变结构在线控制方法,将PID三个参数作为神经网络隐藏层的神经元,利用PID算法响应快、无静差的特点以及神经网络的在线自学习能力,实时对滑模趋近律参数进行修改,从而缩短系统状态进入滑模面的时间并减小抖动。对选取的价值函数进行改进,使算法不会陷入局部最优而逼近全局最优解,并对系统的全局稳定性进行分析。通过仿真和实验验证,结果表明该方法能使系统全局稳定,抖动有明显削弱且具有更好的动态响应。 相似文献
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针对小波变换运用于谐波检测时的计算量大、无法保证实时性、采用传统阈值函数检测结果精度较低等问题,提出了一种新的在线谐波检测方法,在运用提升小波对信号序列进行新阈值函数去噪处理的同时,采用滑动时间窗对谐波电流信号动态跟踪以实现在线检测。搭建并联型有源电力滤波器仿真模型,在非线性负载产生电流突变时测试该方法谐波检测能力,结果表明该方法能准确分离出基波和谐波电流成分,具有较好的快速性、实时性和准确性。 相似文献
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