基于确定学习的电力系统稳定性控制

林鹏; 王芳连; 陈填锐

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cqvip:传统自适应控制方法存在计算过于复杂、控制器奇异性的问题。为了解决这些问题,采用了一种简单的自适应控制方法,以保证电力系统中所有信号的有界性和有限时间内跟踪误差的收敛性。主要思想是将控制过程中的稳定闭环系统分解为一系列具有适当状态变换的线性时变扰动子系统,利用递归设计方法,建立了径向基函数神经网络的部分持续激励条件,保证了扰动子系统的指数稳定性。因此,在闭环信号循环轨道的局部区域内实现了闭环系统动力学的精确逼近,在闭环反馈控制过程中所学习的知识可以被重复利用,从而避免了在自适应控制过程中大量重复训练的过程。仿真结果表明了该方法的有效性。

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来源
《工业控制计算机》 |2020年第1期|19-2124|共4页
作者
林鹏; 王芳连; 陈填锐;
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作者单位

广东工业大学自动化学院广东广州 510006;

法雷奥汽车内部控制(深圳)有限公司研发部广东深圳 518100;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
确定学习; 自适应控制; 电力系统; 径向基神经网络; 持续激励;

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