神经网络内模控制在并联有源滤波器中的应用研究  

Research on Internal Model Control Based on ANN for Shunt Active Power Filter

作　　者：李俊堂[1] 樊绍胜[1] 欧阳娟[2] 

机构地区：[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410076 [2]湖南交通职业技术学院,湖南长沙410004

出　　处：《华北电力技术》2009年第6期1-4,25,共5页North China Electric Power

基　　金：湖南省自然科学基金资助项目(06JJ2011);湖南省高等学校科学研究项目(07A002)

摘　　要：有源滤波器(APF)的控制是一个典型的非线性控制过程,非常适合用神经网络来实现。本文提出一种应用于并联有源滤波器系统的神经网络内模控制方法。采用离线训练和在线修正的方法,通过对APF补偿电流的在线估计,建立了系统的神经网络内部模型。神经网络最优控制器根据神经网络模型的输入、输出响应产生合适的PWM控制信号。基于M atlab/S imu link环境建立了模型并进行了仿真,仿真结果验证了该控制方法的有效性。An active power filters control process is a typical nonlinear system, which is suitable for being implemented by Artificial Neural Networks(ANN).A novel Internal Model Control(IMC) based on ANN method is proposed in this paper.By means of dynamic identification of APF system,off-line training and on-line modifying,the ANN model of system is acquired.Optimal controller generates suited PWM waveform using the input and output of ANN model.The system is modeled and simulated in Matlab/Simulink,and the proposed method is verified.

关 键 词：谐波 有源滤波器 内模控制 神经网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]