磁控开关型故障限流器RBF神经网络自适应偏置电流控制  

RBF Neural Network Based Adaptive Bias Current Control in Magnetic-Controlled Switcher Type Fault Current Limiter

作　　者：潘艳霞[1] 姜建国[1] 凌志斌[1] 蔡旭[1] 

机构地区：[1]上海交通大学电气工程系,上海200240

出　　处：《上海交通大学学报》2008年第12期2024-2027,共4页Journal of Shanghai Jiaotong University

基　　金：国家重点基础研究发展规划基金资助项目(2005CB221505);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20050248058)

摘　　要：基于新型磁控开关型故障限流器偏置电流控制系统复杂的非线性时变特性,提出一种基于径向基函数神经网络的限流器偏置电流自适应控制系统,采用2个RBF神经网络来分别构成自适应控制网络和辨识网络,实现了偏置电流的实时控制.试验证明,利用该偏置电流控制系统,限流器的响应速度和限流效果可以得到保证.Due to the strong nonlinearity and multivariable characteristic of novel magnetic-controlled switcher type fault current limiter （FCL） bias current control system, an approach of adaptive bias current control for the FCL based on radial basis function（RBF） neural network was presented. This method builds up an adaptive control RBF neural network can achieve the bias current real time control, and and current limiting effect can be guaranteed when and an identification RBF neural network. The system the experimental results prove that the response speed using the orooosed control system.

关 键 词：故障限流器 径向基函数神经网络 自适应控制 控制系统 

分 类 号：TM26[一般工业技术—材料科学与工程] TM474[电气工程—电工理论与新技术]