连续搅拌反应釜的自适应神经网络控制.docx

 合理利用有效的控制策略提高有源滤波器的本身的补偿性能越来越成为各国学者研究重点。本文从有源滤波器的数学模型出发，详述有源滤波器的数学建模过程。并且针对谐波电流的检测需要较高的准确度和较好的实时性以及有源滤波器工作时的非线性与不确定性的特点，基于瞬时无功功率补偿法的谐波电流检测方法。有效的计算出电网中谐波电流、无功以及负序电流。并根据该算法的特点，将实时检测出的畸变电流通过控制算法，研制的有源滤波器可对不对称三相负载起到平衡作用。在MATLAB/simulink平台下搭建仿真模型，与传统的有源滤波器进行对比，仿真结果表明这种有源滤波器能够更加迅速、精确的补偿谐波电流。

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分为5个小文件夹： 1. AR模型系数与LM神经网络完成微弱信号识别 2. 模糊ARTMAP 神经网络 3. ART神经网络的原理方法 4. ART3神经网络 5. ART神经网络

自适应神经网络库（Matlab 5.3.1 及更高版本）是一组块，可实现多个具有不同自适应算法的自适应神经网络。 它主要由 Giampiero Campa（西弗吉尼亚大学）和 Mario Luca Fravolini（佩鲁贾大学）于 2001 年 6 月至 7 月开发。 后来的改进部分得到了 NASA Grant NCC5-685 的支持。 有一些块基本上实现了这些类型的神经网络： 自适应线性网络 (ADALINE) 多层感知器网络 广义径向基函数网络 具有高斯或圆锥基函数的动态单元结构 (DCS) 网络 此外，还包括有关标量非线性函数逼近的 Simulink 示例。 最后，Training.zip 文件包含有关如何训练 GRBF 网络和支持示例的分步说明。

针对一类具有非仿射函数和下三角结构的、受干扰未知的非线性系统, 提出一种新的自适应神经网络控制 方法. 它是严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更一般化表达. 在Back stepp ing 设计思想基础上, 证明了闭环信号的 半全局最终一致有界性, 并很好地处理了控制方向和控制奇异问题. 通过仿真验证了该方法的有效性.

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自适应神经网络 SONN 目录 1.SONN概述 2.竞争学习的概念 3.竞争学习的原理 4.自组织特征映射SOM神经网络 SONN概述 在人类的认识过程中除了从教师那里得到知识外还有一种不需要通过教师自动向环境学习的能力这种仅依靠环境刺激的无师自通的功能称为自组织学习方法 通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性自组织自适应地改变网络参数与结构 自组织网络的自组织功能是通过竞争学习competit

基于自适应神经网络的光伏输出功率预测.pdf

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