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基于自适应粒子群优化的静止变频电源控制研究
1
作者
吴家梁
樊波
《电测与仪表》
北大核心
2014年第5期41-45,共5页
为了提高静止变频电源输出的电压波形质量,增强控制系统的鲁棒性,提出了基于自适应粒子群优化算法(APSO)优化模糊神经PID控制策略。利用改进的自适应粒子群优化算法优化模糊神经网络的前件、后件参数和单神经元优化PID参数,实现了控制...
为了提高静止变频电源输出的电压波形质量,增强控制系统的鲁棒性,提出了基于自适应粒子群优化算法(APSO)优化模糊神经PID控制策略。利用改进的自适应粒子群优化算法优化模糊神经网络的前件、后件参数和单神经元优化PID参数,实现了控制器参数的自动调整。在MATLAB/SIMULINK环境下,对该策略控制下的静止变频电源控制电路进行了仿真。结果表明,与普通的模糊神经网络PID控制对比,引入改进的粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优。优化后的模糊神经PID控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求。
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关键词
静止变频电源
自适应粒子群算法
模糊神经网络
单神经元
PID控制
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职称材料
题名
基于自适应粒子群优化的静止变频电源控制研究
1
作者
吴家梁
樊波
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2014年第5期41-45,共5页
文摘
为了提高静止变频电源输出的电压波形质量,增强控制系统的鲁棒性,提出了基于自适应粒子群优化算法(APSO)优化模糊神经PID控制策略。利用改进的自适应粒子群优化算法优化模糊神经网络的前件、后件参数和单神经元优化PID参数,实现了控制器参数的自动调整。在MATLAB/SIMULINK环境下,对该策略控制下的静止变频电源控制电路进行了仿真。结果表明,与普通的模糊神经网络PID控制对比,引入改进的粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优。优化后的模糊神经PID控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求。
关键词
静止变频电源
自适应粒子群算法
模糊神经网络
单神经元
PID控制
Keywords
static inverter
APSO
fuzzy neural network
single neuron
PID control
分类号
TM464 [电气工程—电器]
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作者
出处
发文年
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1
基于自适应粒子群优化的静止变频电源控制研究
吴家梁
樊波
《电测与仪表》
北大核心
2014
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