基于神经网络的同步发电机励磁反步控制

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针对同步发电机励磁系统严重的非线性以及参数非精确可知的特点,提出了一种基于神经网络的反步(Backstepping)控制方法,实现了多目标量的励磁控制。神经网络的运用解决了反步控制与励磁系统不满足匹配条件的矛盾。系统设计采用了特殊的在线权值修正算法,不需要离线学习阶段。由稳定性证明可知:控制算法中各参数的设计并不要求被控对象参数精确可知,系统具有较好的鲁棒性。仿真结果表明:该控制方法与PID控制相比具有超调量小、调节速度快等优点。
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