混合技术优化的PWM逆变器非线性系统控制策略

本文主要探讨了基于混合技术的PWM逆变器非线性系统的研究，着重于一种创新的闭环控制策略，结合了最优神经网络控制器（ONC）、粒子群优化（PSO）技术和径向基函数神经网络（RBFNN）。该方法的独特之处在于将这三种技术有效地融合在一起，旨在提高系统的性能、效率和可靠性。 ONC作为一种先进的控制器，其核心作用是确保逆变器在面对不同负载条件时能够提供精确的控制信号，从而维持良好的电能质量。PSO算法在此过程中起到优化作用，通过模拟一群粒子在搜索空间中的行为，寻找最佳解决方案，以适应不断变化的负载需求。RBFNN则作为模型预测工具，通过学习目标控制信号与实际输入负载电压误差和变化之间的关系，实时预测出最佳控制信号，减少了硬件实验的成本。 研究者们在MATLAB/Simulink环境中搭建并实施了这一方法，通过与传统的控制策略进行对比分析，验证了混合技术在提高逆变器响应速度、稳定性和整体性能方面的优势。由于RES（如太阳能、风能）的广泛应用，对低成本、高效能的逆变器接口的需求日益增长，因此这项工作对于推动绿色能源的接入具有重要意义。 关键词集中在最优神经控制器、粒子群优化、径向基函数神经网络以及负载电压和控制信号的精确管理。本文的研究成果不仅有助于提升电力电子系统的控制精度，还为可再生能源并网系统的设计和优化提供了新的思路和技术支持。