典型文献
基于情感神经网络的有源电力滤波器智能终端滑模控制
文献摘要：
为了增强有源电力滤波器的电流跟踪控制性能,提出一种基于连续径向基情感神经网络的递归终端滑模控制方案.首先介绍包括集总不确定的有源电力滤波器数学模型;然后构造递归终端滑模面,该滑模面由快速非奇异终端滑模面和递归积分终端滑模面组成,不仅可确保跟踪误差在有限时间内收敛到零,而且可通过为滑模面参数设置适当的初始值消除滑模面的到达模态.为了有效克服系统不确定因素的影响,采用连续径向基情感神经网络逼近系统不确定参数,并运用Lyapunov方法对其进行稳定性和收敛性分析.所设计的连续径向基情感神经网络,不仅结构简单、响应速度快,而且具备参数在线调节能力.仿真和实验结果均表明,该控制方案具有优异的电流跟踪能力以及抗干扰能力.
文献关键词：
有源电力滤波器;情感神经网络;脑情感在线学习;终端滑模控制
中图分类号：
作者姓名：
侯世玺;付士利;储云迪
作者机构：
河海大学物联网工程学院,南京210098;河海大学江苏省输配电装备技术重点实验室,南京210098
文献出处：
引用格式：
[1]侯世玺;付士利;储云迪-.基于情感神经网络的有源电力滤波器智能终端滑模控制)[J].控制与决策,2022(08):2067-2076
A类：
情感神经网络,快速非奇异终端滑模,电流跟踪能力,脑情感在线学习
B类：
有源电力滤波器,智能终端,终端滑模控制,跟踪控制,控制性能,于连,径向基,递归,归终,控制方案,滑模面,积分终端滑模,跟踪误差,有限时间,内收,过为,参数设置,初始值,不确定因素,逼近,不确定参数,Lyapunov,收敛性分析,结构简单,响应速度快,调节能力,抗干扰能力
AB值：
0.216611
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
