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神经网络预测控制算法设计.docx
资料介绍
STM32G474逆变器系统中神经网络预测控制算法设计
1 概述
神经网络具有强大的非线性映射和学习能力，能够逼近任意复杂的非线性函数。在逆变器控制中，神经网络可用于建立系统逆模型、预测系统行为和优化控制输出。本章基于STM32G474微控制器，设计面向逆变器系统的神经网络预测控制算法，实现非线性负载下的高质量输出。
2 神经网络控制原理
2.1 神经网络结构
· 输入层：历史电压、电流、占空比，6-10个节点
· 隐藏层：1-2层，每层10-20个节点
· 激活函数：Sigmoid或ReLU
· 输出层：占空比或电流参考值，1-3个节点
2.2 学习方式
· 离线学习：在PC上训练，下载权重至MCU
· 在线学习：运行时根据误差更新权重
· 反向传播：BP算法计算梯度
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| STM32G474逆变器_技术文件_686_神经网络预测控制算法设计.docx | 38K |
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