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供电质量优化器模糊逻辑控制

用经典控制理论的“频域法”和现代控制理论的“时域法”设计控制器时，必须知道被控对象的数学模型。自适应控制、自校正控制虽然在很大程度上降低了对建模精度的要求，但需要使用大量的先验数据，而且要对模型进行在线辨识，算法复杂、计算量大，配网供电质量优化器哪家好，限制了其应用范围。模糊控制作为一种智能控制方法，配网供电质量优化器，不需要对系统建立的数学模型，通过对系统特征的模糊描述，可以大大降低获取系统动态和静态特征量付出的代价。

供电质量优化器自适应控制

实际的SMES系统在运行过程中必然会受到负载扰动及其他环境因素变化的影响。采用常规的控制器，以一组不变的控制器参数去适应各种变化显然难以取得满意的结果。自适应控制方法可以在线辨识系统模型，然后根据系统模型和控制指标及时整定控制器参数，实现高精度控制。直接反馈线性化(DFL——directfeedbacklinearization)方法即通过对系统非线性因素的补偿，将原系统转换为线性系统，即可用线性控制理论加以控制。

供电质量优化器人工神经网络(ANN)

人工神经网络具有自适应和自组织能力，可以根据输入、输出学会它们之间的非线性关系，而不需要系统的数学模型;ANN的容错性和自适应性可以复杂系统在运行过程中的众多不确定因素，提高系统的抗干扰能力;ANN固有的并行结构和并行处理能力使它可以快速处理系统的大量数据。可以将其他控制方法与模糊控制相结合，如变结构控制、人工神经网络等，从而改善模糊控制的性能。