车载超级电容系统：RBF神经网络滑模控制策略

"车载超级电容系统的RBF神经网络自适应鲁棒滑模控制方法" 本文主要探讨了在城市轨道交通中，车载超级电容系统如何通过采用RBF神经网络自适应鲁棒滑模控制方法来提高再生制动能量的利用率，同时减少对电网电压的影响。车载超级电容作为储能系统，能够在列车的加速和制动过程中起到关键作用，存储并释放能量，从而缓解电网电压波动问题。 首先，研究者提出了一个基于超级电容的车载储能控制系统的设计方案。这个系统运用状态空间平均法构建电路模型，通过对模型进行精确的反馈线性化处理，为后续控制策略的实施奠定了基础。反馈线性化是一种控制理论技术，它将非线性系统转换成线性形式，以简化控制设计并提高系统的稳定性。 接下来，文章重点介绍了RBF神经网络自适应滑模控制器的构建。径向基函数（RBF）神经网络以其强大的非线性逼近能力，被用于实现控制器的自适应学习。滑模控制则是一种鲁棒控制策略，它可以保证系统在面临不确定性或干扰时仍能保持稳定。结合RBF神经网络和滑模控制，设计出的控制器具有自适应能力和抗扰动性能，能够在线调整控制器参数，以应对系统动态变化和不确定性。 在仿真结果中，该方法展示出良好的性能，能够有效地抑制牵引电网的电压波动，确保能量回收和利用的效率。通过最大化地回收列车再生制动产生的能量，不仅可以节约能源，还能减轻对电网的冲击，提高整个城市轨道交通系统的能源效率和稳定性。 关键词：能量控制，车载超级电容，神经滑模控制，城轨列车 文章的发表对于车载电容系统研发者来说具有重要的参考价值，提供了在实际应用中解决电容储能系统控制问题的新思路。研究工作不仅局限于理论分析，还通过仿真验证了控制策略的有效性，为实际工程应用提供了实践依据。