Resumen

Se desarrolla un sistema de control deslizante adaptable de red neuronal de función de base radial (RBF) para el control de compensación de corriente de un filtro activo de potencia trifásico (APF). Las ventajas del control adaptable, el control de red neuronal y el control de modo deslizante se combinan para lograr la tarea de control; es decir, se puede eliminar la corriente armónica de la carga no lineal y mejorar la calidad del sistema de energía. La función de coordenadas de la superficie deslizante y el controlador de modo deslizante se utilizan como entrada y salida de la red neuronal RBF, respectivamente. Los parámetros de control de la red neuronal se ajustan en línea a través del método de gradiente y la teoría de Lyapunov. Los resultados de la simulación demuestran que el control deslizante adaptable RBF puede compensar la corriente armónica de manera efectiva y tiene una fuerte robustez a las señales de perturbación.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Función de base radial; Red neuronal; Control adaptativo; Control de modo deslizante; Corriente armónica; Sistema de energía
• Keywords:Radial basis function; Neural network; Adaptive control; Sliding mode control; Harmonic current; Power system