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静止无功补偿器的改进单神经元PID控制系统的研究 被引量:2

Research of Improved Single Neuron Adaptive PID Control System for Static Var Compensator
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摘要 提出了一种单神经元PID控制系统的改进算法,实现了神经元比例增益K(k)和学习速率η_i(k)的在线自适应调整功能。该控制系统算法编写的M语言程序,采用Matlab的S函数,将应用到静止无功补偿器(SVC)的控制系统中在Matlab/Simulink环境下进行了仿真。仿真结果表明,基于改进单神经元PID的SVC控制器具有响应速度快、调节时间短、动态性能和稳态性能好等优点。 An improved algorithm of single neuron adaptive PID which realized the adaptive adjustment function of proportional gain K(k) and learning rate ηi (k) of single neuron on-line was proposed. The program of this controller algorithm was written by using S-function and M language in Matlab software. Then, it was applied to SVC control system and the simulation was carried out in Matlab/Simulink. The results show that the SVC control system based on improved single neuron adaptive PID has the advantages of faster response speed, shorter regulation time, good static and dynamic performance.
出处 《低压电器》 2012年第12期49-52,61,共5页 Low Voltage Apparatus
基金 云南省应用基础研究项目(2010ZC161) 云南省教育厅科学研究基金重点项目(2010Z027) 广西教育厅科研立项项目(201106LX405) 广西工学院科学基金项目(院科自1166102)
关键词 静止无功补偿器 控制系统 改进单神经元PID S函数 static var compensator (SVC) control system improved single neuron adaptive PID S- function
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