【摘 要】
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为了提高静止无功发生器SVG的控制性能,本文采用单神经元PID控制器取代传统PID控制器。在分析单神经元PID控制器结构和原理的基础上,采用无监督的Hebb学习规则和有监督的Delt
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为了提高静止无功发生器SVG的控制性能,本文采用单神经元PID控制器取代传统PID控制器。在分析单神经元PID控制器结构和原理的基础上,采用无监督的Hebb学习规则和有监督的Delta学习规则相结合的有监督Hebb学习规则,实现单神经元PID控制器参数优化和在线自动调整。采用Matlab软件搭建单神经元PID控制器和静止无功发生器SVG的仿真模型,仿真结果表明,使用单神经元PID控制器的SVG响应速度快,具有较强的自适应性和鲁棒性。
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