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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利基于RBFNN估计器的并网逆变器系统无模型积分滑模控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120566935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511058488.8，技术领域涉及：H02M7/5387；该发明授权基于RBFNN估计器的并网逆变器系统无模型积分滑模控制方法是由滕青芳;李都;梁小涛;买浩设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RBFNN估计器的并网逆变器系统无模型积分滑模控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于RBFNN估计器的并网逆变器系统无模型积分滑模控制方法，包括如下步骤：首先，将单相LCL型并网逆变器主电路中的相关滤波器和并网阻抗参数视为未知量，建立其超局部模型；其次，设计RBFNN估计器，用于估计超局部模型中的未知部分；接着，基于RBFNN估计器和积分滑模控制方法设计控制律，以增强系统鲁棒性、提高系统的动态响应速度和有效抑制滑模控制中的抖振；最后，设计估计器神经网络权值和中心值的在线更新方法。本发明针对并网逆变器系统提供一种无模型控制策略，能够增强并网逆变器系统在实际运行中应对不确知扰动的鲁棒性，保证了并网电流精确跟踪其参考值，具有显著的工程实用价值。

本发明授权基于RBFNN估计器的并网逆变器系统无模型积分滑模控制方法在权利要求书中公布了：1.基于RBFNN估计器的并网逆变器系统无模型积分滑模控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 设计基于并网逆变器系统主电路的数学模型，及其超局部模型； 基于并网逆变器系统主电路的超局部模型，设计第一RBFNN估计器和第二RBFNN估计器；其中，第一RBFNN估计器用于估计第一未知参数，第二RBFNN估计器用于估计第二未知参数； 设计第一在线更新方法和第二在线更新方法；其中，第一在线更新方法用于更新第一RBFNN估计器径向基函数中心值，第二在线更新方法用于估计第二RBFNN估计器径向基函数中心值； 基于第一RBFNN估计器，设计第一权值矩阵在线自适应律； 基于第二RBFNN估计器，设计第二权值矩阵在线自适应律； 基于第一RBFNN估计器和第二RBFNN估计器，设计并网逆变器系统控制律； 所述并网逆变器系统主电路的数学模型如下： ； 式中，为并网逆变器侧电感；为并网逆变器输出电流；为当前时间；为控制律，且；为并网逆变器输入直流电压；为并网逆变器电容电压；为并网逆变器滤波电容；为并网电流；为并网逆变器网侧电感；为并网逆变器并网阻抗；为电网电压； 所述并网逆变器系统主电路的超局部模型如下： ； 式中，为第一未知参数；为第二未知参数。

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