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国内刊号：61-1525/N
国际刊号：2097-1915
发布日期:
作者：李颖晖1，王瑶东1，邱枭楠2，郭旭1，黄舜1
单位：1.空军工程大学航空工程学院，西安，710038；2.95133部队，武汉，430415\
关键词：Vienna整流器;自适应滑模控制;人工神经网络;不确定模型;非线性系统控制
基金：空军工程大学研究生创新实践基金
针对Vienna整流器采用传统PI控制输出电压超调大，功率因数低，当系统参数发生变化时难以收敛，对交流侧输入电流干扰大等问题，提出一种基于神经网络的全局快速终端滑模控制策略。针对系统参数在实际环境中发生摄动和受到外界扰动，重新建立系统的不确定模型，将不确定项合并为总扰动并利用所建立自适应神经网络对其进行估计，并运用Lyapunov定理证明该非线性控制系统在系统参数摄动及外界扰动中可实现有界稳定。仿真结果表明:利用该方法提高了Vienna整流器功率因数，有效优化了输出电压超调高的问题并且有效降低了系统的谐波污染。最后搭建了实物样机，实验结果验证了上述结论的正确性。采用文中方法电压未出现超调，并且稳态响应时间减少了69%，切换负载电压波动减少了87%，动态响应时间减少了84%，谐波含量减少了68%。
来源：2022年第6期
《空军工程大学学报》期刊编辑部
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