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基于神经网络补偿的坦克全电双向稳定系统非线性滑模控制
被引量：
1
1
作者
王一珉
袁树森
+1 位作者
林大睿
杨国来
《兵工学报》
北大核心
2025年第3期90-104,共15页
传统坦克双向稳定系统的控制策略难以有效处理新一代全电双向稳定系统中的耦合性、非线性和不确定性,而基于模型的非线性控制能够充分利用系统动态模型的先验信息提升控制效果。因此,建立计及执行器动态的全电双向稳定系统机电耦合动力...
传统坦克双向稳定系统的控制策略难以有效处理新一代全电双向稳定系统中的耦合性、非线性和不确定性,而基于模型的非线性控制能够充分利用系统动态模型的先验信息提升控制效果。因此,建立计及执行器动态的全电双向稳定系统机电耦合动力学模型,提出一种基于神经网络补偿的非线性滑模控制方法。引入滑模面和基于双曲正切函数改进的滑模鲁棒控制律设计非线性滑模控制函数,以有效地消除系统振荡,提高系统的稳态性能。同时,深度融合多层神经网络,准确估计系统的不确定性并进行前馈补偿,避免高增益反馈。基于Lyapunov理论严格证明了新控制策略可以实现连续控制输入下坦克全电双向稳定系统的渐近稳定性能。搭建了联合仿真环境与半实物实验平台,通过大量对比实验验证了新控制策略的优越性。
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关键词
坦克
全电双向稳定系统
滑模控制
神经网络
动力学建模
对比实验验证
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职称材料
题名
基于神经网络补偿的坦克全电双向稳定系统非线性滑模控制
被引量：
1
1
作者
王一珉
袁树森
林大睿
杨国来
机构
南京理工大学机械工程学院
南京理工大学瞬态物理全国重点实验室
出处
《兵工学报》
北大核心
2025年第3期90-104,共15页
基金
中国博士后科学基金面上项目(2024M754148)
国家资助博士后研究人员计划B档项目(GZB20240980)
基础加强173重点研究基金项目(2019-JCJQ-ZD-133-04)。
文摘
传统坦克双向稳定系统的控制策略难以有效处理新一代全电双向稳定系统中的耦合性、非线性和不确定性,而基于模型的非线性控制能够充分利用系统动态模型的先验信息提升控制效果。因此,建立计及执行器动态的全电双向稳定系统机电耦合动力学模型,提出一种基于神经网络补偿的非线性滑模控制方法。引入滑模面和基于双曲正切函数改进的滑模鲁棒控制律设计非线性滑模控制函数,以有效地消除系统振荡,提高系统的稳态性能。同时,深度融合多层神经网络,准确估计系统的不确定性并进行前馈补偿,避免高增益反馈。基于Lyapunov理论严格证明了新控制策略可以实现连续控制输入下坦克全电双向稳定系统的渐近稳定性能。搭建了联合仿真环境与半实物实验平台,通过大量对比实验验证了新控制策略的优越性。
关键词
坦克
全电双向稳定系统
滑模控制
神经网络
动力学建模
对比实验验证
Keywords
tank
all-electric bidirectional stabilizer
sliding mode control
neural network
dynamics modeling
comparative experimental validation
分类号
TJ810 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络补偿的坦克全电双向稳定系统非线性滑模控制
王一珉
袁树森
林大睿
杨国来
《兵工学报》
北大核心
2025
1
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