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基于RBF神经网络的电力电子器件贮存环境预测控制系统

全体主题 > I.现代控制理论在电力电子技术中的应用

针对电力电子器件贮存环境控制中存在的非线性和强耦合问题，提出了一种基于RBF神经网络的电力电子器件贮存环境预测控制系统。该系统由RBF神经网络预测控制模块、传感器模块和执行模块组成。RBF神经网络预测控制模块接收传感器模块采集到的贮存环境数据，根据基于RBF神经网络模型的预测控制，输出相应的控制量驱动执行模块对贮存环境的温湿度进行调节。通过对RBF预测模型和控制器进行测试，实验结果表明：RBF相比BP神经网络，预测温湿度的平均绝对误差分别减小了0.0689℃和0.062%RH，均方根误差分别减小了0.0286℃和0.062%RH，拟合精度分别提高了0.01595和0.0114。基于模型的预测控制能够有效克服控制任务的复杂性问题，实现电力电子器件贮存环境温湿度的解耦。