基于RBF神经网络PI算法的T型三电平调光电源控制策略

摘要：

为提高单相T型三电平助航调光电源的动态性能以及抑制输出电流谐波,提出基于RBF(RBF-Radial Basis Function)神经网络和梯度下降法相结合的新型控制策略.首先对T型三电平拓扑进行建模分析,利用根轨迹方法研究系统的动态特性,揭示了影响输出响应的关键因素.在此基础上,研究设计利用局部逼近的RBF神经网络来快速辨识输出相对于输入的变化率(Jacobian信息),并用梯度下降法动态在线调整T型三电平逆变器的PI控制参数,自适应调光电源工况变化.最后,针对系统调光、空载、短路等工况下的控制效果,采用MATLAB/Simulink软件与常规PI控制进行对比仿真,并搭建30 kW调光电源实验平台进行实验.结果表明所研究方法能有效改善分级调光动态性能和输出电流谐波.

关键词：调光电源、T型三电平、动态性能、谐波、RBF神经网络

所属期刊栏目：48

资助基金：四川省经信委重大装备研制项目;四川省科技厅项目资助

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：169-177