【摘 要】
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针对城市轨道交通加速和制动过程中再生制动能量利用率不高、引起电网电压波动等问题,提出一种车载超级电容RBF神经网络自适应鲁棒滑模控制方法.设计基于超级电容的车载储能控制系统,利用状态空间平均法建立电路模型,进行精确反馈线性化,构建了神经网络自适应滑模控制器.通过仿真验证:该方法可以有效抑制牵引电网电压波动,最大限度地回收和利用列车的再生制动能量.
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044;河南机电职业学院,新郑 451191;河南机电职业学院,新郑 451191
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针对城市轨道交通加速和制动过程中再生制动能量利用率不高、引起电网电压波动等问题,提出一种车载超级电容RBF神经网络自适应鲁棒滑模控制方法.设计基于超级电容的车载储能控制系统,利用状态空间平均法建立电路模型,进行精确反馈线性化,构建了神经网络自适应滑模控制器.通过仿真验证:该方法可以有效抑制牵引电网电压波动,最大限度地回收和利用列车的再生制动能量.
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