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基于自组织Hermite模糊神经网络的有源电力滤波器实用终端滑模控制
Practical Terminal Sliding Mode Control of Active Power Filters by Self-Organizing Hermite Fuzzy Neural Network
Shixi Hou · Jienan Han · Yundi Chu · Cheng Zhou 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
针对有源电力滤波器（APF）模型非线性问题，本文提出了一种结合自组织Hermite模糊神经网络（SOHFNN）的超螺旋实用终端滑模控制器（STPTSMC）。该方法利用终端滑模的连续性和非奇异特性，结合神经网络的自适应学习能力，有效抑制谐波污染，提升了系统的鲁棒性和控制精度。
解读: 该研究提出的高性能非线性控制算法对阳光电源的并网逆变器及电能质量治理产品具有重要参考价值。在弱电网或复杂负载环境下，APF及组串式逆变器的谐波抑制能力是提升电网适应性的关键。SOHFNN算法的自组织特性有助于提升逆变器在模型参数不确定性下的动态响应速度。建议研发团队关注该算法在iSolarCloud...
基于模糊情感神经网络的有源电力滤波器全局积分终端滑模控制
Global Integration Terminal Sliding Mode Control of Active Power Filter Based on Fuzzy Affective Neural Network
Shixi Hou · Jienan Han · Yundi Chu · Pengpeng Lyu 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年11月 · Vol.14
针对非线性负载引起的谐波污染，本文提出一种基于模糊情感神经网络（FANN）的全局积分终端滑模控制器（GITSMC）用于有源电力滤波器（APF）。FANN融合模糊逻辑与情感计算，引入厄米特正交多项式和模糊激活函数以提升非线性逼近能力；GITSMC经Lyapunov理论严格证明稳定，并在多场景仿真与硬件实验中验证其显著降低稳态THD及优异动态响应。
解读: 该FANN-GITSMC方法可提升APF类谐波治理单元的动态响应与鲁棒性，对阳光电源ST系列PCS、PowerTitan储能系统在电能质量敏感场景（如工商业光储电站、数据中心配套储能）中的谐波协同抑制具有直接应用价值。建议将该智能滑模控制策略嵌入iSolarCloud平台电能质量模块，或集成至新一代...