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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明公开了一种基于分数阶ADAM算法的在线神经网络变换器无模型控制方法，包括：构建在线神经网络控制器；所述神经网络控制器以变换器的输出电压以及变换器的电感电流作为网络输入信号；构建基于神经网络控制器的网络参数的损失函数；所述网络参数基于变换器的时变参数；使用神经网络控制器的输出控制变换器，计算损失函数的值，判断是否达到目标精度，如果没有达到，基于分数阶ADAM算法更新网络参数，直至损失函数的值达到目标精度；如果达到，停止更新网络参数。相比于整数阶ADAM算法，本发明的分数阶ADAM算法下的神经网络控制器具有更好动态响应性能。
主权项：1.一种基于分数阶ADAM算法的在线神经网络变换器无模型控制方法，其特征在于，包括：构建在线神经网络控制器；所述神经网络控制器以变换器的输出电压以及变换器的电感电流作为网络输入信号；构建基于神经网络控制器的网络参数的损失函数；所述网络参数基于变换器的时变参数；使用神经网络控制器的输出控制变换器，计算损失函数的值，判断是否达到目标精度，如果没有达到，基于分数阶ADAM算法更新网络参数，直至损失函数的值达到目标精度；如果达到，停止更新网络参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 基于分数阶ADAM算法的在线神经网络变换器无模型控制方法
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