典型文献
车载超级电容系统的RBF神经网络自适应鲁棒滑模控制方法
文献摘要：
针对城市轨道交通加速和制动过程中再生制动能量利用率不高、引起电网电压波动等问题,提出一种车载超级电容RBF神经网络自适应鲁棒滑模控制方法.设计基于超级电容的车载储能控制系统,利用状态空间平均法建立电路模型,进行精确反馈线性化,构建了神经网络自适应滑模控制器.通过仿真验证:该方法可以有效抑制牵引电网电压波动,最大限度地回收和利用列车的再生制动能量.
文献关键词：
能量控制;车载超级电容;神经滑模控制;城轨列车
中图分类号：
作者姓名：
王晓侃;王琼
作者机构：
北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044;河南机电职业学院,新郑 451191
文献出处：
引用格式：
[1]王晓侃;王琼-.车载超级电容系统的RBF神经网络自适应鲁棒滑模控制方法)[J].中南民族大学学报（自然科学版）,2022(01):59-63
A类：
神经滑模控制
B类：
车载超级电容,RBF,网络自适应,自适应鲁棒滑模,城市轨道交通,制动过程,再生制动能量,能量利用率,电网电压波动,车载储能,储能控制,状态空间平均法,电路模型,精确反馈线性化,自适应滑模控制,滑模控制器,仿真验证,牵引电网,能量控制,城轨列车
AB值：
0.272239
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