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题名变论域模糊PI控制的SVG系统建模与仿真
被引量：7
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作者
王伟
杜娟
张永丽
王瑶
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机构
北京石油化工学院信息工程系
北京化工大学信息科学与技术学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第5期131-133,137,共4页
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基金
国网南网横向科研课题(13000041906)。
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文摘
在变压器的二次侧加入无功补偿装置,是提高配电网功率因数的一种重要措施。以用于变压器二次侧的静止无功发生器(SVG)作为研究对象,在传统PI控制与模糊PI控制对比分析的基础上提出了基于变论域模糊控制的PI控制策略。同时,基于MATLAB平台完成了SVG装置的建模。仿真结果表明,所提出的基于变论域模糊控制的PI控制方法能够快速、无超调地跟踪电压设定值,有效地改善了系统的控制性能和瞬时响应性能,从而提高了SVG系统的补偿精度。
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关键词
配电网
无功补偿
PI控制
模糊控制
变论域
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Keywords
Distribution Network
Reactive Power Compensation
PI Control
Fuzzy Control
Variable Domain
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于HBF神经网络的自适应观测器
被引量：6
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作者
闻新
张兴旺
张威
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机构
沈阳航空航天大学航空航天工程学部
北京石油化工学院信息工程系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1315-1319,共5页
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文摘
传统的RBF(Radial Basis Function)神经元基函数通常把高斯类型与单一宽度作为每个神经元的激活函数,这些特性限制了网络神经元的性能,特别是在处理复杂的非线性建模问题上.为了克服这个限制,本文应用了具有类似RBF网络,但激活函数不同-超基函数HBF(Hyper Basis Function)的网络.结合RBF网络,分析了HBF网络的结构、基函数形式及基函数对网络的影响,利用决策树算法计算了网络中心.在此基础上,提出了一种基于HBF神经网络的自适应观测器设计方法,并通过引入Lyapunov函数,证明了这种观测器设计方法的稳定性;最后通过仿真验证了这种HBF神经网络观测器能很好地观测系统的状态值.
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关键词
状态估计
HBF(Hyper
BASIS
Function)神经网络
非线性系统
决策树
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Keywords
state estimation
HBF（hyper basis function） neural networks
nonlinear system
decision tree
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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