【摘 要】
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有源电力滤波器的补偿电流是决定其补偿效果的关键，为了使补偿电流信号能更好地跟踪指令电流，提出了一种基于神经网络的滞环控制的方法，用RBF神经网络构成滞环控制器，采用了“K-均值，RLS”算法进行训练。仿真结果表明，该方法可实现神经网络对快速变量的有效控制，提高滞环控制的性能，使系统具有较强的鲁棒性，并验证了理论分析的正确性。
【机 构】
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湖北工业大学电气与电子工程学院，湖北武汉 430068
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十七届学术年会
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有源电力滤波器的补偿电流是决定其补偿效果的关键，为了使补偿电流信号能更好地跟踪指令电流，提出了一种基于神经网络的滞环控制的方法，用RBF神经网络构成滞环控制器，采用了“K-均值，RLS”算法进行训练。仿真结果表明，该方法可实现神经网络对快速变量的有效控制，提高滞环控制的性能，使系统具有较强的鲁棒性，并验证了理论分析的正确性。
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