基于神经网络内模的岸电电源波形控制

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岸电电源是在船舶制造、远洋钻井平台、码头等方面应用非常广泛的稳频稳压电源,但它对输出电压波形的稳态精度、动态性能等要求较高。通过对现有各种逆变控制方法进行研究和比较,在建立和分析岸电电源三相逆变器数学模型的基础上,针对它在旋转αβ坐标系下的特点,提出了一种神经网络内模控制和PID控制相结合的复合波形控制策略。建立了3层BP神经网络内部模型,并将其作为三相逆变器的内部模型,预测实际输出,采用PID控制器在线修正、补偿内部模型与三相逆变器之间的模型失配。对比仿真和实验数据,可以看出:当系统接阻性负载或整流性负载时,该控制方法所得的稳态电压误差和输出电压的谐波畸变率均小于其他控制方法,表明该策略控制下的岸电电源稳态精度高、输出波形质量好,具有一定的工程实用价值,能很好地应用于岸电电源逆变波形控制。
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