一种基于Elman神经网络的锁相环控制参数自适应设计策略

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一种基于Elman神经网络的锁相环控制参数自适应设计策略
申请号:CN202411073402
申请日期:2024-08-06
公开号:CN119051124A
公开日期:2024-11-29
类型:发明专利
摘要
一种基于Elman神经网络的锁相环控制参数自适应设计策略,锁相环的参数设计通过将并网电流的q轴分量输入到Elman神经网络的输入层,隐含层的传递函数为Sigmoid函数,承接层将上一时刻的隐含层输出值和当前时刻的输入层输入值一起作为隐含层的输入,相当于系统内部的状态反馈,让系统反应动态系统特性,最终输出层的输出结果为自适应锁相环带宽的补偿系数,与上一时刻的锁相环带宽相乘使其不断朝着最优目标更新,并用新锁相环带宽更新锁相环的参数,实现逆变并网的同时,完成锁相环参数自适应设计,确保并网逆变器在电网处于弱电网环境下时仍具有充足的稳定裕度,解决了并网逆变器的动态性能下降和系统出现稳定性的问题。
技术关键词
Elman神经网络 锁相环带宽 电压 表达式 策略 控制器 并网逆变器 并网系统 信号 Sigmoid函数 sigmoid函数 电容电流反馈 控制模块 滤波电感 锁相环结构 参数