一种基于神经网络的逆变器重复控制设计方法

1.一种基于神经网络的逆变器重复控制设计方法，其特征在于其包括以下步骤：步骤1：利用控制理论分析逆变器传统传递函数，选择控制算法用于逆变器底层控制，使用神经网络算法对理论模型进行离线辨识，模型基本结构选用神经网络辨识模型起始参数；步骤2：将所获取的初始辨识模型为基准在线辨识学习，获取逆变器传统控制闭环的实际辨识模型；步骤3：利用辨识模型信息构造逆传递函数，替代重复控制补偿环节；步骤4：将辨识模型参数实时存储，每次投入装置时，导入系统学习模型的最新数据；所述步骤2包括：（1）设定控制算法投切逻辑，将重复控制环节与外环闭环切除，使得系统只投入传统控制算法；（2）将辨识模型并联于传统控制闭环环节，当在线辨识模型与实际系统输出误差小于规定范围时，辨识模型当前学习精度以满足实际需求。 2.根据权利要求1所述的基于神经网络的逆变器重复控制设计方法，其特征在于所述步骤3包括：（1）并入利用辨识模型信息为基础，构造传统控制闭环的逆传递函数，使用逆传递函数替代重复控制中的补偿环节；（2）引入低通滤波器提高系统的高频稳定性；（3）并入重复控制环节与外环闭环。