Artificial neural network based voltage controller for the single phase true sine wave inverter – a repetitive control approach

The paper presents novel error backpropagation based neurocontroller for true sine wave inverter. The controller is trained in on-line mode. Adaptation algorithm takes into account repetitiveness of the process to be controlled. The cost function evaluates performance of the controller over the whole period of the reference signal and the weights are updated only once a period of this signal. A model-free concept is employed and hence no neural (or of any other type) model of the plant is needed. Proposed topology does not limit its area of implementation to the discussed converter. The controller is capable to maintain a high-quality output voltage waveform in the presence of periodic disturbance caused by nonlinear loads.

---

W artykule przedstawiono metodę budowy neuronowego regulatora napięcia dla falownika o sinusoidalnym napięciu wyjściowym. Regulator uczony jest w trybie on-line. Algorytm adaptacji wag sieci uwzględnia powtarzalność procesu poprzez odpowiednią definicję funkcji celu oraz uaktualnianie wag sieci raz na okres sygnału zadanego. Synteza układu regulacji nie wymaga identyfikowania modelu obiektu (podejście typu model-free). Zaproponowana topologia regulatora umożliwia jego wykorzystanie również do sterowania innymi procesami powtarzalnymi. Regulator pozwala na utrzymanie wysokiej jakości napięcia wyjściowego również dla okresowych obciążeń nieliniowych.