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申请/专利权人：厦门明翰电气股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于PID优化的大脑情感学习的谐波电流检测方法，包括：S1：对电网三相回路a,b,c的电压Ua和三相电流ia,ib,ic进行采样，并构建具有五层映射关系的自组织模糊大脑情感学习神经网络模型；S2：将构建的模糊大脑情感学习神经网络模型改写成误差追踪控制系统的状态空间表达形式；S3：构建PID优化的控制算法对模型进行监督分类学习训练，并通过李雅普诺夫函数选定模型的PID优化学习率；S4：将训练数据作为模型输入，对模糊大脑神经网络模型进行训练，直至模型收敛；S5：将当前采集的电网三相回路a,b,c的三相电压Ua,Ub,Uc和三相电流ia,ib,ic作为输入数据输入模型，对电网中的谐波电流进行检测。

主权项：1.一种基于PID优化的大脑情感学习的谐波电流检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对电网三相回路a,b,c的电压Ua,Ub,Uc和三相电流ia,ib,ic进行采样，并构建具有五层映射关系的自组织模糊大脑情感学习神经网络模型；S2：将构建的模糊大脑情感学习神经网络模型改写成误差追踪控制系统的状态空间表达形式；所述误差追踪控制系统的状态空间表达形式，如下：en+1＝en-Bnun+ωn2其中，Bn代表控制输入的系统矩阵，un代表控制输入，ωn代表扰动； S3：构建PID优化的控制算法对模型进行监督分类学习训练，并通过李雅普诺夫函数选定模型的PID优化学习率，具体包括如下步骤：S3.1：引入如下PID优化算法： 其中，Δen＝en-en-1-n-1，KP,KI,KD是优化学习率的参数矩阵，en代表在n时刻参考值与当前值的差，ei代表在i时刻参考值与当前值的差，Δen代表在n时刻参考值差值与当前值差值的差值；将公式3扩展为矩阵，定义一个列矩阵变量S3.2：定义：是一个增广的矩阵变量，将公式3PID优化算法，带入误差追踪控制系统的状态空间表达形式公式2后，得到如下的闭环控制系统： 其中，S3.3：建立李雅普诺夫函数如下： 其中，P是正定对称的矩阵；定义李雅普诺夫函数的增量为ΔVn＝Vn+1-Vn，即Vn+1＝ΔVn+Vn；Vn+1可进一步表达为： 其中，I3是3阶的单位矩阵，γ是抗干扰性能指标；S3.4：定义一个矩阵G，由式4可得： 将公式6代入5后，得到： 选定PID优化学习率参数矩阵KP,KI,KD,满足上述条件使不等式成立，以保证模型在训练过程中快速与准确收敛；S4：将训练数据作为模型输入，对模糊大脑神经网络模型进行训练，直至模型收敛；S5：将当前采集的电网三相回路a,b,c的三相电压Ua,Ub,Uc和三相电流ia,ib,ic作为输入数据输入模型，对电网中的谐波电流进行检测。

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