基于神经网络内模的逆变电源模糊控制研究

摘要

针对逆变电源系统,提出一种基于神经网络内模预估的模糊控制方案.它的最大特点是采用神经网络预估器作为被控对象的内部模型,对实际输出起预测作用,同时根据预测误差建立模糊内模控制器,在线修正、补偿内部模型与实际被控对象之间的模型失配.该控制方案能够克服系统参数摄动或外界扰动对系统造成的影响,使系统具有一定的鲁棒性和抗扰性.仿真结果表明,该控制方案使逆变电源系统获得了良好的稳态和动态性能.