基于人工神经网络控制算法的SSSC潮流控制器设计

本文提出了一种应用神经网络控制策略为静止同步串联补偿器(SSSC)设计的新型潮流控制器。径向基函数神经网络的理论基础是函数逼近,用一个两层的前向网络去逼近任意函数,以更好地进行潮流控制。仿真结果表明,这种控制器与传统的PI调节控制相比,不但能快速调节潮流,增加系统阻尼,改善系统稳定性,并且有较强的适应性、鲁棒性。

基于神经网络PID控制的串励直流电动机调速系统

研究了采用PID控制器和ANN(人工神经网络)控制器相结合的直流斩波器(DC-DC降压转换器)驱动的串励直流电动机的调速系统,以期提高闭环控制的性能。该系统采用电流内环和PID-ANN转速外环双回路结构。当电枢电流低于设定值时,电流控制器允许PWM(脉冲宽度调制),PID-ANN的输出控制斩波器的占空比,从而控制电机的电枢电压,调节电机转速。构建了MATLAB/Simulink下的仿真模型,分析了在不同给定速度和不同负载转矩下系统的稳态性能和动态性能。结果表明,神经网络PID混合控制的DC斩波调速系统性能优于传统PID控制。

FPGA并行数字序列传输与接口技术应用

本文介绍了FPGA多路数据并行处理中所普遍遇到的序列传输与界面问题;提出了一系列具有普遍实际意义的处理方法,并以人工神经网络控制算法为例进行了软、硬件综合处理过程设计演示,从而为进一步推广FPGA的现代信息学、统计学数字处理技术开发提供了借鉴。