基于神经网络的地铁牵引整流器控制算法研究

提出了一种利用神经网络对传统的PID控制器进行改造并应用于PWM单位功率因数整流器的控制方法,选择SVPWM控制方法对三相电压型PWM整流器进行控制,电压环采用基于神经网络自适应调整参数的复合型单神经元PI控制器。仿真结果表明,该PI控制器可以在线调整PI参数,快速跟踪整流器的变化,能有效地改善由于系统结构和参数变化而导致的控制效果不稳定的状况,适用于地铁需要频繁的起动、停车的条件。