【基於神经网络的逆变器控制研究】.pdf

浙江大学硕士论文摘要自前,在电力电子领域中常用的控制方法还是经典的PID控制,虽然它具有一定的适应性和鲁棒性,但对于电力电子系统这样一个强非线性、时变的系统来说,当工况变化范围很大时,便有些捉襟见肘了。随着控制理论和控制技术的发展,智能控制越来越显出它的优越性,将智能控制引人电力电子领域是势在必行的.本文中首先概述了当前的一些新型控制方法,比较它们之间的优缺点,针对当前UPS的发展现状和存在的问题,提出以UPS中的核心部分一一逆变器为研究对象,应用神经网络控制方法,来改善它的动静态特性,提高它在不同负载下的适应能力．第二章在对逆变器建模的基础上,研究负载变化情况下系统稳

目摘要.I Abstract II 第一章绪论 S1-1逆变器控制方法回顾,S1-1-1 逆变器的应用及性能要求S1-1-2 逆变器控制方法回顾1-2新型控制策略概述S1-2-1PID控制算法再研究S1-2-2模糊控制S1-2-3 神经网络控制S1-2-3-1单神经元控制S1-2-3-2BP神经网络控制S1-2-3-3其它神经网络控制S1-3本课题的主要内容、目的和意义第二章数字控制逆变器电路研究2-1数字控制逆变器系统介绍 2-2逆变器结构分析.2-3主电路介绍.

浙江大学硕士论文第一章绪论电力电子装置大多具有非线性、时变的特性,工作条件比较复杂,经常会遇到电网电压波动、频率漂移、脉冲干扰等影响,所带负载也多种多样,有:感性、容性或者电机、整流桥等非线性负载,在这些复杂的情况下,要求电力电子装置必须运行可靠,稳定输出在各种情况下都能保证一定的精度,在负载突变或者其它干扰情况下能快速恢复,这就对电力电子装置的控制提出了越来越高的要求.自前,在传统控制理论的基础上,新的控制策略层出不穷,各有特色,智能技术也开始引人到工业控制领域,开创了智能控制的新天地,由于智能控制具有较强的自适应能力,特别是在难以用数学模型描述的非线性系统的控制中,较之传