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永磁同步电机神经网络自适应滑模控制器设计 被引量:32
1
作者 刘治钢 王军政 赵江波 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期290-295,共6页
设计了神经网络自适应滑模控制器。用RBF神经网络自动调整滑模控制器的切换项增益,无需建立包含参数摄动和干扰在内的整个系统的精确数学模型,有效提高了系统的稳定性和鲁棒性。采用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性,并针对常值干扰... 设计了神经网络自适应滑模控制器。用RBF神经网络自动调整滑模控制器的切换项增益,无需建立包含参数摄动和干扰在内的整个系统的精确数学模型,有效提高了系统的稳定性和鲁棒性。采用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性,并针对常值干扰、时变干扰和参数摄动情况分别进行了仿真与实验。与传统的PI控制相比,神经网络自适应滑模控制器具有更好的稳定性和抗干扰能力。 展开更多
关键词 永磁同步电机 rbf神经网络 滑模控制器 参数摄动 负载扰动
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RBF神经网络算法的非线性积分滑模控制机械臂运动轨迹误差研究 被引量:14
2
作者 董君 陈立 《中国工程机械学报》 北大核心 2018年第2期106-110,共5页
机械臂运动轨迹容易受到外界不确定因素的干扰,导致运动轨迹跟踪误差较大,振动现象较为严重,不能很好地满足机械臂的准确定位.建立了双关节机械臂模型简图,采用RBF(径向基函数)神经网络算法非线性积分滑模控制机械臂的运动轨迹.分析了RB... 机械臂运动轨迹容易受到外界不确定因素的干扰,导致运动轨迹跟踪误差较大,振动现象较为严重,不能很好地满足机械臂的准确定位.建立了双关节机械臂模型简图,采用RBF(径向基函数)神经网络算法非线性积分滑模控制机械臂的运动轨迹.分析了RBF神经网络算法结构,推导了RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方程式和在线补偿法则,引用李雅普诺夫函数证明机械臂控制系统的稳定性.采用Matlab软件对双关节机械臂运动轨迹跟踪误差进行仿真,并与PID控制系统的跟踪误差进行对比和分析.仿真误差曲线显示,机械臂运动轨迹在受到外界干扰因素的影响时,采用RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方法,不仅跟踪误差较小,而且输入转矩波动幅度较小.机械臂末端采用RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方法,提高了机械臂的定位精度,降低了抖动幅度. 展开更多
关键词 机械臂 rbf神经网络算法 非线性积分 滑模控制 跟踪误差 仿真
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采用RBF神经网络滑模控制的冗余机械臂避障研究 被引量:12
3
作者 熊志金 王春燕 《中国工程机械学报》 北大核心 2020年第3期205-209,共5页
机械臂在有障碍物运动的环境中工作,其运动轨迹跟踪容易受到干扰,导致跟踪误差较大。对此,建立了机械臂动力学模型,推导了机械臂关节运动速度和加速度方程式,添加了机械臂运动约束关系式。引用滑模控制器,采用RBF神经网络算法对滑模控... 机械臂在有障碍物运动的环境中工作,其运动轨迹跟踪容易受到干扰,导致跟踪误差较大。对此,建立了机械臂动力学模型,推导了机械臂关节运动速度和加速度方程式,添加了机械臂运动约束关系式。引用滑模控制器,采用RBF神经网络算法对滑模控制器输出误差进行逼近,将RBF神经网络滑模控制器用于控制冗余机械臂运动轨迹,并与滑模控制器的跟踪效果进行对比分析。结果显示:在有障碍物运动的环境中,采用滑模控制器,机械臂容易受到障碍物移动的干扰,其跟踪误差较大;采用RBF神经网络滑模控制器,机械臂能够避免障碍物移动的干扰,其跟踪误差较小。采用RBF神经网络滑模控制器,不仅可以使机械臂成功躲避障碍物,而且提高控制系统的输出精度和运动的稳定性。 展开更多
关键词 冗余机械臂 rbf神经网络 滑模控制 避障 仿真
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基于动力学模型分块逼近的水下机械臂RBF滑模控制算法研究 被引量:10
4
作者 赵伟 张晓晖 杨松楠 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第4期555-561,共7页
本文利用切片理论与Morison方程计算了双关节水下机械臂在水中运动时受到的附加质量力、水阻力和水体流动对机械臂产生的冲击力,在传统机械臂动力学模型的基础上建立了完整的双关节水下机械臂动力学模型。基于推导的水下机械臂动力学模... 本文利用切片理论与Morison方程计算了双关节水下机械臂在水中运动时受到的附加质量力、水阻力和水体流动对机械臂产生的冲击力,在传统机械臂动力学模型的基础上建立了完整的双关节水下机械臂动力学模型。基于推导的水下机械臂动力学模型提出了一种RBF滑模控制策略,采用多个RBF神经网络对水下机械臂动力学模型中的不确定项进行分块逼近,并使用饱和函数改进了控制律。本文判别了控制系统的稳定性,进行了仿真对比试验,结果表明该控制算法优于传统滑模控制和常规RBF滑模控制算法。本文所提出的算法,将水下机械臂的关节响应时间缩短至1 s,并将平均稳态误差缩小至3×10^(-6) rad,还削弱了控制系统的抖振效应,满足水下机械臂的控制要求。 展开更多
关键词 水下机械臂 动力学建模 rbf神经网络 滑模控制
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多机械臂系统无模型自适应神经网络同步控制 被引量:9
5
作者 张佳舒 张烨 赵东亚 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第1期110-119,共10页
针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程... 针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。 展开更多
关键词 多机械臂系统 rbf神经网络 同步控制 滑模控制
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一种RBF神经网络的直接自适应滑模轨迹跟踪控制设计 被引量:9
6
作者 王文娟 李俊 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第11期183-187,共5页
针对存在随机干扰和参数摄动情况下的鲁棒轨迹跟踪问题,基于径向基函数(RBF)神经网络直接自适应控制与滑模控制设计了一种高精度的控制律。以战术导弹中制导段的运动模型为研究对象,将滑模变结构的策略应用到非线性控制律的设计中,针对... 针对存在随机干扰和参数摄动情况下的鲁棒轨迹跟踪问题,基于径向基函数(RBF)神经网络直接自适应控制与滑模控制设计了一种高精度的控制律。以战术导弹中制导段的运动模型为研究对象,将滑模变结构的策略应用到非线性控制律的设计中,针对滑模控制不连续的开关特性造成的抖振现象,利用RBF神经网络对非线性系统的自适应逼近来降低切换增益,削弱抖振。仿真验证了所设计的控制律在随机风干扰与气动参数摄动的条件下,能够实现对轨迹的精确跟踪。 展开更多
关键词 rbf神经网络 滑模控制 轨迹跟踪 自适应
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基于RBF神经网络滑模控制的互联电力系统混沌控制研究 被引量:8
7
作者 王年 陈辉 +2 位作者 丁大为 胡永兵 程志友 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期911-920,共10页
电力系统是一种具有多自由度、强耦合特性的非线性动力学系统,混沌振荡会对电力系统的安全性造成极大危害.通过研究互联电力系统的时序图、最大Lyapunov指数图、相平面图来讨论电磁功率扰动幅值对系统动力学特性的影响.提出了一种基于... 电力系统是一种具有多自由度、强耦合特性的非线性动力学系统,混沌振荡会对电力系统的安全性造成极大危害.通过研究互联电力系统的时序图、最大Lyapunov指数图、相平面图来讨论电磁功率扰动幅值对系统动力学特性的影响.提出了一种基于继电特性函数的改进型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络自适应滑模控制方法,快速平滑地使系统达到控制目标.实验表明,相比自适应滑模控制方法和基于继电特性函数的滑模控制方法,提出的改进型RBF神经网络滑模控制方法不仅可以使系统有较快的收敛速度,而且对抖震现象有很好的抑制作用,对外部扰动具有很强的鲁棒性. 展开更多
关键词 互联电力系统 混沌控制 rbf神经网络 滑模控制
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RBF神经网络的主动前轮转向滑模控制 被引量:8
8
作者 夏长高 赵维林 任英文 《机械设计与制造》 北大核心 2018年第9期21-24,共4页
针对汽车主动前轮转向控制存在的非线性和参数时变不确定性,传统的滑模控制会产生"抖振"现象。为此,提出了一种基于RBF神经网络的主动前轮转向滑模控制策略。基于RBF神经网络对其切换增益进行实时调节,以抑制滑模变结构控制... 针对汽车主动前轮转向控制存在的非线性和参数时变不确定性,传统的滑模控制会产生"抖振"现象。为此,提出了一种基于RBF神经网络的主动前轮转向滑模控制策略。基于RBF神经网络对其切换增益进行实时调节,以抑制滑模变结构控制带来的"抖振"现象。利用CarSim和Matlab/Simulink联合仿真平台,对该控制策略进行仿真验证。研究结果表明:提出的RBF神经网络的滑模控制能够有效抑制"抖振"现象,相对于传统的滑模控制具有更强的鲁棒性和更高的控制效果,提高车辆转向时的操纵稳定性。 展开更多
关键词 主动前轮转向 rbf神经网络 滑模控制 抖振 操纵稳定性
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基于径向基函数神经网络的多关节机器人滑模控制器 被引量:8
9
作者 邵克勇 马千惠 +2 位作者 邹运 高杰 韩丽娟 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第5期1385-1387,共3页
针对具有不确定性的多关节机器人系统,提出了一种径向基函数神经滑模控制方法;该控制方案采用全局滑模面,将神经网络的非线性映射能力与滑模控制的特点相结合,利用径向基神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,消弱了由滑模控制产... 针对具有不确定性的多关节机器人系统,提出了一种径向基函数神经滑模控制方法;该控制方案采用全局滑模面,将神经网络的非线性映射能力与滑模控制的特点相结合,利用径向基神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,消弱了由滑模控制产生的抖动,同时保证了系统的鲁棒性;基于李亚普诺夫定理给出了系统稳定性的充分条件;仿真结果表明,该方法具有良好的轨迹跟踪和速度跟踪性能,提高了对于建模误差和不确定干扰等因素的鲁棒性。 展开更多
关键词 多关节机器人 径向基神经网络 滑模控制 轨迹跟踪
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基于RBF神经网络的四旋翼无人机姿态控制 被引量:7
10
作者 甘顺顺 许宝杰 黄小龙 《装备制造技术》 2021年第8期28-35,共8页
针对四旋翼无人机姿态系统难以建立精确模型问题,提出一种基于RBF神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制方法:将系统模型不确定部分及外界扰动之和定义为系统的总扰动,利用RBF神经网络逼近系统的总扰动,将总扰动估计值反馈给控制器,... 针对四旋翼无人机姿态系统难以建立精确模型问题,提出一种基于RBF神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制方法:将系统模型不确定部分及外界扰动之和定义为系统的总扰动,利用RBF神经网络逼近系统的总扰动,将总扰动估计值反馈给控制器,用以补偿系统总扰动的影响。建立无人机姿态系统的模型,设计基于RBF神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器,根据Lyapunov稳定性定理证明控制系统的稳定性。通过对仿真结果图像和数据分析表明,控制方法能快速逼近的未知模型,有效抑制系统总扰动影响,具有响应速度快、鲁棒性和自适应能力强的特点。 展开更多
关键词 rbf神经网络 四旋翼无人机 姿态控制 非奇异快速终端滑模控制
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基于逆系统方法的带SMSE的静态无功补偿器的RBF滑模控制研究 被引量:7
11
作者 庄述燕 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期91-95,共5页
在并网点接入无功补偿器是提高电压稳定保证风电可靠运行的有效方法。设计一种带超导储能的静态无功补偿器,应用逆系统方法实现系统反馈线性化解耦,再采用RBF神经网络滑模控制对解耦逆系统进行控制。仿真结果表明:采用逆系统方法和RBF... 在并网点接入无功补偿器是提高电压稳定保证风电可靠运行的有效方法。设计一种带超导储能的静态无功补偿器,应用逆系统方法实现系统反馈线性化解耦,再采用RBF神经网络滑模控制对解耦逆系统进行控制。仿真结果表明:采用逆系统方法和RBF神经网络滑模控制对提高系统的动态响应速度和改善系统鲁棒性具有良好的效果,所得结果符合带超导储能的静态无功补偿器的动态响应特性。 展开更多
关键词 超导储能 静态无功补偿器 逆系统 神经网络滑模控制
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自适应神经网络四旋翼无人机有限时间轨迹跟踪控制 被引量:7
12
作者 季晓明 文怀海 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期540-546,共7页
针对带有模型不确定性和未知外部干扰的四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题,提出一种基于径向基(radial basis function,RBF)神经网络的自适应全局快速终端滑模控制方法,确保系统对期望轨迹的有限时间跟踪。该方法考虑到全局快速终端滑模控... 针对带有模型不确定性和未知外部干扰的四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题,提出一种基于径向基(radial basis function,RBF)神经网络的自适应全局快速终端滑模控制方法,确保系统对期望轨迹的有限时间跟踪。该方法考虑到全局快速终端滑模控制在实际应用中的适应性和抖振问题,利用RBF神经网络替代等效控制量,以神经网络的在线学习能力补偿系统内部的不确定性和未知的外部干扰,有效地降低了系统的抖振;根据Lyapunov方法导出的自适应律在线调整神经网络权值,以保证闭环系统的稳定性。通过一系列仿真算例和飞行实验验证了该方法的有效性与可行性,结果表明:该控制方法相对于滑模控制的抖振更小,具有更好的收敛性和抗干扰能力,同时对模型的参数摄动具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 四旋翼飞行器 轨迹跟踪控制 径向基神经网络 自适应律 全局快速终端滑模控制 有限时间控制 模型不确定性 外部干扰
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泵阀并联电液位置伺服系统的智能控制方法 被引量:6
13
作者 汪成文 郭新平 +1 位作者 张震阳 刘华 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期25-33,共9页
结合阀控系统响应速度快和泵控系统能量效率高的优势,提出了一种泵阀并联系统,并研究了该系统的智能控制方法。首先针对泵阀并联系统中的泵控子系统设计了可以实现权值自适应调节的单神经元PID控制器,然后针对泵阀并联系统中阀控子系统... 结合阀控系统响应速度快和泵控系统能量效率高的优势,提出了一种泵阀并联系统,并研究了该系统的智能控制方法。首先针对泵阀并联系统中的泵控子系统设计了可以实现权值自适应调节的单神经元PID控制器,然后针对泵阀并联系统中阀控子系统的参数不确定性和外负载干扰问题设计了RBF神经网络滑模控制器,并利用Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性。最后搭建了泵阀并联电液位置伺服系统的Matlab/Simulink和AMESim联合仿真模型。仿真结果表明,泵控子系统的单神经元PID控制器相比于传统PID控制器具有更好的转速跟踪控制性能,阀控子系统的RBF神经网络滑模控制器相比于传统PID控制器和传统滑模控制器具有更高的位置跟踪精度和更强的抗干扰能力,所提出的泵阀并联智能控制方法有效改善了系统的控制性能。 展开更多
关键词 泵阀并联系统 单神经元 rbf神经网络 滑模控制 智能控制
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基于滑模和径向基函数神经网络的城市轨道交通列车速度跟踪控制算法 被引量:2
14
作者 梁化典 洪天华 高琦 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第5期73-77,共5页
[目的]针对城市轨道交通列车运行控制系统中传统ATO(列车自动运行)速度控制算法在速度跟踪控制方面存在的控制精度不高和抗扰动性差的问题,提出了一种新的速度控制算法来提高控制精度。[方法]首先,建立了列车运行的单质点动力学方程,针... [目的]针对城市轨道交通列车运行控制系统中传统ATO(列车自动运行)速度控制算法在速度跟踪控制方面存在的控制精度不高和抗扰动性差的问题,提出了一种新的速度控制算法来提高控制精度。[方法]首先,建立了列车运行的单质点动力学方程,针对牵引和制动系统在执行指令时存在的时滞现象设计了时延补偿模块;其次,在控制器设计部分采集速度和位置误差建立滑模切换函数,并通过微分方程推导建立滑模控制器;最后,为了抑制滑模控制器固有的抖振现象,将其输出的切换控制量采用径向基神经网络进行目标训练从而优化控制器。[结果及结论]基于徐州地铁3号线二期改造列车参数在Matlab软件上进行仿真试验,其仿真结果证明该算法保证了列车在运行过程中,控制器输出的速度可以更高效精确地跟踪给定的推荐速度曲线。 展开更多
关键词 城市轨道交通列车 rbf神经网络 滑模控制 速度跟踪
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基于RBF神经网络的减摇鳍自适应滑模控制 被引量:6
15
作者 石为人 陶芬 张元涛 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第6期978-981,986,共5页
为减轻船舶在大风浪中剧烈的横摇,减摇鳍是目前应用最广泛的减摇装置。针对船舶减摇鳍系统的非线性和不确定性,在系统不确定性函数结构未知的情况下,提出一种RBF神经网络自适应滑模控制方法。采用RBF神经网络逼近系统不确定动态,并设计... 为减轻船舶在大风浪中剧烈的横摇,减摇鳍是目前应用最广泛的减摇装置。针对船舶减摇鳍系统的非线性和不确定性,在系统不确定性函数结构未知的情况下,提出一种RBF神经网络自适应滑模控制方法。采用RBF神经网络逼近系统不确定动态,并设计权值的自适应律,结合滑模控制增强系统的鲁棒性。在不同有义波高和不同浪向角下,建立随机海浪的干扰模型,应用simulink对系统进行仿真。仿真结果表明,该控制策略在各种海况下,均具有良好的减摇效果和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 减摇鳍 rbf神经网络 自适应控制 滑模控制
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基于非线性扰动估计的客车防侧翻控制 被引量:6
16
作者 石求军 李静 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1224-1231,1239,共9页
针对客车防侧翻控制中,实际车辆系统建模容易受到各种未知非线性扰动及参数摄动,难以建立精确的车辆模型,标准滑模控制(sliding mode control,SMC)存在较大抖振等问题,本文中提出径向基神经网络自适应滑模控制(radial basis function-ad... 针对客车防侧翻控制中,实际车辆系统建模容易受到各种未知非线性扰动及参数摄动,难以建立精确的车辆模型,标准滑模控制(sliding mode control,SMC)存在较大抖振等问题,本文中提出径向基神经网络自适应滑模控制(radial basis function-adaptive sliding mode control,RBF-ADSMC)算法。首先,利用RBF神经网络控制器对车辆建模过程中的各种未知扰动项及参数摄动项进行估计;然后,利用RBF神经网络对标准SMC的关键参数进行自适应调节;最后,搭建电控气压硬件在环试验台,对控制算法进行硬件在环试验验证。试验结果表明,RBF-ADSMC算法控制效果良好,能够满足客车防侧翻控制需求。RBF-ADSMC算法与SMC算法相比较,能够减小客车的侧倾角和侧向加速度,提高客车的防侧翻控制效果。 展开更多
关键词 车辆工程 防侧翻控制 自适应 rbf神经网络 滑模控制
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基于RBF神经网络的双馈风电机组最大功率追踪控制方法 被引量:1
17
作者 莫文水 《工业仪表与自动化装置》 2024年第3期105-110,共6页
双馈风电机组通过转子回路进行功率调节控制,当系统在最大功率点附近工作时,回路电流会出现高频振荡的问题。这种振荡会影响系统稳定性,最大功率追踪控制是解决该问题的核心手段。提出基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网... 双馈风电机组通过转子回路进行功率调节控制,当系统在最大功率点附近工作时,回路电流会出现高频振荡的问题。这种振荡会影响系统稳定性,最大功率追踪控制是解决该问题的核心手段。提出基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的双馈风电机组最大功率追踪控制方法。分析双馈风电机组基本结构与运行原理,获取风电机组输出功率,并将其输入RBF神经网络输入层中,通过网络隐含层对其展开优化训练,再通过输出层输出最大功率。采用二阶滑模控制策略与比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器相结合的方法对发电机转矩展开追踪控制,实现对双馈风电机组最大功率的追踪控制,使风电机组保持最大功率运行。实验结果表明,所提方法追踪效果好、追踪精度高、控制精度高。 展开更多
关键词 双馈风电机组 追踪控制 rbf神经网络 二阶滑模控制策略 PID控制器
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高阶非线性不确定多智能体系统自适应RBF神经网络协同控制 被引量:4
18
作者 黄小龙 陈阳舟 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1008-1017,共10页
针对外界环境的干扰及自身系统参数的不确定性对一类高阶非线性多智能体系统的影响,研究在领导跟随者网络模型下系统一致性的问题.该动力学系统中含有高阶积分器耦合未知非线性动力学和未知外部干扰,采用分布式自适应径向基函数(radial ... 针对外界环境的干扰及自身系统参数的不确定性对一类高阶非线性多智能体系统的影响,研究在领导跟随者网络模型下系统一致性的问题.该动力学系统中含有高阶积分器耦合未知非线性动力学和未知外部干扰,采用分布式自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制算法,确保神经网络对智能体非线性项进行在线逼近,滑模控制消除持续有界扰动等不确定项对稳定性的影响.首先设计出神经网络权值的自适应律,提出一种基于神经网络的自适应滑模控制协议,利用李雅普诺夫稳定性理论,证明该多智能体系统实现领导跟随一致性,并且最终有界跟踪误差的充分条件.在同质和异质多智能体2种条件下,仿真结果验证了提出方法的正确性. 展开更多
关键词 多智能体系统 高阶非线性系统 rbf神经网络 滑模控制 有限时间一致 协同控制
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基于扰动观测器的双容液位系统RBF神经网络滑模控制
19
作者 张克 于海生 +1 位作者 孟祥祥 颜克甲 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期954-960,共7页
针对双容液位系统存在的外部扰动、模型参数不确定等问题,设计了一种基于非线性扰动观测器(nonlinear disturbance observer,NDOB)的径向基函数神经网络滑模控制(radial basis function neural network sliding mode control,RNNSMC)方... 针对双容液位系统存在的外部扰动、模型参数不确定等问题,设计了一种基于非线性扰动观测器(nonlinear disturbance observer,NDOB)的径向基函数神经网络滑模控制(radial basis function neural network sliding mode control,RNNSMC)方法。建立双容液位系统数学模型,采用积分型滑模面来提高系统的鲁棒性,在常规积分滑模控制的基础上,通过RBF神经网络(RBF neural network,RNN)对系统的非线性函数进行逼近,并设计非线性扰动观测器估计外部扰动,选用Lyapunov稳定性判据证明了控制策略的闭环稳定性。仿真结果表明,所提控制策略与积分滑模控制(integral sliding mode control,ISMC)方法相比,不需要精确的数学模型,且控制精度更高,抗干扰能力更强。 展开更多
关键词 rbf神经网络 滑模控制 双容液位系统 非线性扰动观测器 外部扰动
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液压随动系统自适应滑模控制策略研究
20
作者 王瑞明 马振兴 《煤矿机械》 2024年第2期79-82,共4页
针对液压随动系统实际运行中存在理论设计模型与现场不匹配、运行中的不确定性以及外部负载扰动等问题,设计了一种基于参数估计和RBF神经网络的逼近模型非线性特性的滑模控制器。该控制器由滑模控制器和自适应模型两部分构成,其中自适... 针对液压随动系统实际运行中存在理论设计模型与现场不匹配、运行中的不确定性以及外部负载扰动等问题,设计了一种基于参数估计和RBF神经网络的逼近模型非线性特性的滑模控制器。该控制器由滑模控制器和自适应模型两部分构成,其中自适应模型部分由自适应滑模参数估计器和自适应逼近液压随动系统模型非线性特性组成,自适应逼近液压随动系统由求解RBF神经网络得出。滑模控制器由李雅普诺夫函数求导得到,并且分析了该控制策略的可行性。通过理论分析,液压随动系统是全局渐近稳定的。最后,对液压随动系统进行了仿真,仿真结果验证了所提出算法的有效性,为开发高性能液压随动系统提供一些借鉴。 展开更多
关键词 rbf神经网络 参数估计 液压随动系统 滑模控制
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