供电质量优化器人工神经网络(ANN)

人工神经网络具有自适应和自组织能力，可以根据输入、输出学会它们之间的非线性关系，供电质量优化器esc价格，而不需要系统的数学模型;ANN的容错性和自适应性可以复杂系统在运行过程中的众多不确定因素，提高系统的抗干扰能力;ANN固有的并行结构和并行处理能力使它可以快速处理系统的大量数据。
可以将其他控制方法与模糊控制相结合，海南供电质量优化器esc，如变结构控制、人工神经网络等，从而改善模糊控制的性能。

供电质量优化器空间矢量控制

空间矢量控制的原理是将测量得到的基于三相静止坐标系的交流量(abc)经过Park变换得到基于两相旋转坐标系的直流量(dq)，供电质量优化器esc厂家，实现解耦控制，具有良好的稳态性能与暂态性能。
常规的矢量控制方法需要进行复杂的正弦、反正切函数运算，供电质量优化器esc供应商，一般采用DSP进行处理;为了缩短实时运算时间和降低对硬件的要求，可以采用一些简化算法。

供电质量优化器非线性鲁棒控制

考虑SMES(超导储能装置)实际运行时会受到各种不确定性的影响，因此可通过对SMES的确定性模型引入干扰，得到非线性二阶鲁棒模型。
对此非线性模型，既可应用反馈线性化方法使之全局线性化，再利用所有线性系统的控制规律进行控制;也可直接采用鲁棒控制理论设计控制器。
以某种性能指标的优化为设计依据的鲁棒控制理论典型的代表就是加拿大学者G.Zames于1981年的H∞控制理论。
该理论目前已经发展得比较成熟，成为分析和设计不确定系统的有力工具。

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