混合蛙跳脊波神经网络观测器电机故障诊断研究 被引量：17

1

作者 阳同光 蒋新华 付强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期193-199,共7页

针对牵引电机非线性、强耦合、时变的特点,提出一种基于混合蛙跳算法脊波神经网络观测器牵引电机故障诊断方法。该方法利用观测器生成残差,并通过对残差的分析实现故障检测与分离。首先将牵引电机模型分为线性函数部分和非线性函数部分... 针对牵引电机非线性、强耦合、时变的特点,提出一种基于混合蛙跳算法脊波神经网络观测器牵引电机故障诊断方法。该方法利用观测器生成残差,并通过对残差的分析实现故障检测与分离。首先将牵引电机模型分为线性函数部分和非线性函数部分,并利用脊波神经网络逼近这个非线性函数,然后在此基础上建立自适应观测器,并通过最优算法求出观测器反馈增益矩阵。为提高神经网络的收敛速度和逼近精度,利用混合蛙跳优化算法对神经网络参数进行优化。通过实验对混合蛙跳算法脊波神经网络观测器、RBF神经网络观测器以及BP神经网络观测器进行比较,结果表明,该方法的收敛速度较BP神经网络观测器提高了80.3%,故障诊断准确率提高41.5%。 展开更多

关键词 混合蛙跳算法 神经网络观测器 牵引电机 故障诊断

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基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识 被引量：8

2

作者 阳同光 桂卫华 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期89-95,共7页

针对感应电机模型参数时变性突出的问题,提出一种基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识方法。该方法首先通过构建一个含待辨识参数的非线性函数,然后根据神经网络的一致逼近任意非线性连续函数的性质,利用RBF神经网络逼近... 针对感应电机模型参数时变性突出的问题,提出一种基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识方法。该方法首先通过构建一个含待辨识参数的非线性函数,然后根据神经网络的一致逼近任意非线性连续函数的性质,利用RBF神经网络逼近这个非线性函数,并在此基础上构造自适应观测器。采用伪降阶观测器结构,减少了参数辨识的计算时间;用粒子群优化算法对神经网络参数进行优化,提高了神经网络的收敛速度和逼近精确度。仿真和实验结果验证该方法鲁棒性强,动态性能好,具有较好的辨识效果。 展开更多

关键词 粒子群优化 神经网络观测器 感应电机 参数辨识 径向基函数

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基于神经网络观测器的起重机吊重摆角速度软测量研究 被引量：6

3

作者 钟斌 何培祥 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期105-110,共6页

为了解决起重机吊重系统吊重摆角速度不易直接测量的问题,利用神经网络能对任意函数逼近的原理,采用RBF神经网络针对吊重摆角子系统,以吊重摆角为可测输入量,在基本状态观测器的基础上设计了神经网络状态观测器,通过合理设计神经网络参... 为了解决起重机吊重系统吊重摆角速度不易直接测量的问题,利用神经网络能对任意函数逼近的原理,采用RBF神经网络针对吊重摆角子系统,以吊重摆角为可测输入量,在基本状态观测器的基础上设计了神经网络状态观测器,通过合理设计神经网络参数,实现对吊重摆角速度现场软测量.与基本观测器的观测结果进行了对比仿真,结果表明:神经网络观测器的观测时间不到1 s;当系统存在建模误差和参数摄动时,神经网络观测器能较好地适应小车驱动力输入形式;在达到观测时间之前,基本观测器存在明显的高频振荡现象,且振荡的幅值随外界干扰幅值的增大而增大,神经网络观测器具有较平稳的观测过程. 展开更多

关键词 起重机吊重系统 神经网络观测器 吊重摆角速度 状态观测

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基于径向基函数神经网络观测器的设计及应用

4

作者 钟斌 赵晓青 胡雪艳 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期352-356,共5页

为了解决系统状态变量不宜直接测量的问题,利用神经网络能对任意函数逼近的原理,采用RBF神经网络针对标准单输入、单输出系统,利用可测变量为输入量,在基本状态观测器的基础上设计了神经网络状态观测器。系统状态观测误差是收敛有界的,... 为了解决系统状态变量不宜直接测量的问题,利用神经网络能对任意函数逼近的原理,采用RBF神经网络针对标准单输入、单输出系统,利用可测变量为输入量,在基本状态观测器的基础上设计了神经网络状态观测器。系统状态观测误差是收敛有界的,并且该界与神经网络权值逼近误差有关,合理设计神经网络参数,将该观测器应用于起重摆角子系统,利用小车位置变量为输入量,实现对吊重摆角速度的现场软测量。仿真研究的结果表明,神经网络观测器具有良好的快速响应性,其观测时间小于1 s;当系统存在建模误差和参数摄动时,神经网络观测器能较好地适应小车驱动力的输入形式;神经网络观测器具有较平稳的观测过程。 展开更多

关键词 神经网络观测器 起重机吊重系统 径向基函数 吊重摆角速度 状态观测

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3RPS/UPS并联机器人神经网络观测器反演控制 被引量：2

5

作者 梁宇斌 梁桥康 +3 位作者 吴贵元 伍万能 孙炜 王耀南 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期255-262,共8页

为了增强4D互动立体游戏仿真模拟平台的刚度和运动性能,将带冗余结构的3RPS/UPS并联机器人应用其中。首先对其结构进行介绍及逆运动学分析,然后针对传统PID控制在控制精度方面的不足,提出了一种基于神经网络观测器的反演控制方法。最后... 为了增强4D互动立体游戏仿真模拟平台的刚度和运动性能,将带冗余结构的3RPS/UPS并联机器人应用其中。首先对其结构进行介绍及逆运动学分析,然后针对传统PID控制在控制精度方面的不足,提出了一种基于神经网络观测器的反演控制方法。最后利用MATLAB对其进行建模以及系统仿真实验,并与传统PID控制以及一般的RBF神经网络自适应控制进行对比。由仿真结果可以看出,根据RBF神经网络观测器估计系统状态值,并应用反演控制理论设计控制器,能实现很好的状态观测,从而实现无需速度信号的位置跟踪。该方法也能够在一定程度上提高精度,且其整体控制效果优于传统PID控制器,相比于一般的RBF神经网络自适应控制也有了一定的改进。 展开更多

关键词 冗余支链 3RPS 神经网络观测器 反演控制

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采用自适应神经网络观测器的旋翼无人机容错控制 被引量：2

6

作者 张启亚 刘婷婷 宋家友 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期29-34,共6页

针对共轴多旋翼无人机中容易出现电机故障和复合干扰的问题,采用自适应神经网络观测器设计了容错控制算法。首先,建立了包含电机故障和复合干扰的共轴八旋翼无人机运动模型;然后,通过神经网络来逼近复合干扰,并利用自适应律估计故障因子... 针对共轴多旋翼无人机中容易出现电机故障和复合干扰的问题,采用自适应神经网络观测器设计了容错控制算法。首先,建立了包含电机故障和复合干扰的共轴八旋翼无人机运动模型;然后,通过神经网络来逼近复合干扰,并利用自适应律估计故障因子,设计了自适应神经网络观测器对系统状态进行估计;最后,针对姿态角回路和角速度回路设计了反步容错控制律,并利用滤波器对虚拟指令信号进行滤波,抑制了微分爆炸现象,实现了共轴八旋翼UAV的渐近稳定。实验结果表明:所提方法与自适应容错控制方法相比表现出了更优的稳定性和准确性,最大跟踪误差仅为0.1°,有效补偿了复合干扰和旋翼电机故障的影响,提升了无人机的飞行稳定性和容错性能。 展开更多

关键词 共轴八旋翼无人机 电机故障 复合干扰 自适应神经网络观测器 容错控制

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基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模动态面输出反馈控制 被引量：16

7

作者 沈智鹏 张晓玲 +1 位作者 张宁 郭戈 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1092-1100,共9页

针对三自由度全驱动船舶速度向量不可测问题,考虑船舶模型参数和外部环境扰动均未知的情况,提出一种基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模动态面输出反馈控制方法.该方法设计神经网络自适应观测器估计船舶速度向量,且利用神经网络... 针对三自由度全驱动船舶速度向量不可测问题,考虑船舶模型参数和外部环境扰动均未知的情况,提出一种基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模动态面输出反馈控制方法.该方法设计神经网络自适应观测器估计船舶速度向量,且利用神经网络逼近模型参数不确定项,综合考虑船舶位置和速度误差之间关系构造递归滑模面,再采用动态面控制技术设计轨迹跟踪控制律和参数自适应律,并引入低频增益学习方法消除外界扰动导致的高频振荡控制信号.选取李雅普诺夫函数证明了该控制律能够保证轨迹跟踪闭环系统内所有信号的一致最终有界性.最后,基于一艘供给船进行仿真验证,结果表明,船舶轨迹跟踪响应速度快,所设计控制器对系统模型参数摄动及外界扰动具有较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 船舶轨迹跟踪 神经网络观测器 滑模控制 动态面控制 低频学习 输出反馈控制 控制系统稳定性

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基于神经网络观测器的飞行器传感器故障检测 被引量：8

8

作者 王雯 王日俊 +1 位作者 张健 闫根弟 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第1期39-45,共7页

为了避免传感器故障对飞控系统的影响,实现传感器故障的快速检测与隔离,提出了一种基于神经网络观测器(NNOB)的传感器故障检测方法。在建立四旋翼飞行器姿态故障模型的基础上,利用非线性观测器得到的期望输出和传感器测量值设计基于神... 为了避免传感器故障对飞控系统的影响,实现传感器故障的快速检测与隔离,提出了一种基于神经网络观测器(NNOB)的传感器故障检测方法。在建立四旋翼飞行器姿态故障模型的基础上,利用非线性观测器得到的期望输出和传感器测量值设计基于神经网络(NN)的传感器故障观测器,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)更新神经网络的权值参数,通过Lyapunov理论证明权值参数更新的收敛性,最终构建出一种基于神经网络观测器的传感器故障检测系统。数值仿真实验结果表明,与现有神经网络故障检测方法相比,所提方法具有更高的故障检出率与更好的跟踪性能。 展开更多

关键词 四旋翼飞行器 神经网络观测器 EKF 传感器故障

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基于参数辨识的永磁同步直线电机循环神经网络多维观测器

9

作者 宋琳 聂子玲 +2 位作者 孙军 周杨威 李华玉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期7059-7072,共14页

该文研究了一种基于智能在线扩展卡尔曼滤波的永磁同步直线电机高精度循环神经网络多维观测器。首先,为了提高观测器精度,建立了两相旋转坐标系下带有互感和时延扰动的直线电机数学模型;其次,基于此模型设计了循环神经网络多维观测器,... 该文研究了一种基于智能在线扩展卡尔曼滤波的永磁同步直线电机高精度循环神经网络多维观测器。首先,为了提高观测器精度,建立了两相旋转坐标系下带有互感和时延扰动的直线电机数学模型;其次,基于此模型设计了循环神经网络多维观测器,并实现了磁链和速度的高精度在线观测;然后,针对系统参数时变的问题,提出了一种智能在线扩展卡尔曼滤波多参数辨识算法,提高了参数辨识的精准度;最后,搭建基于MT1050的半实物永磁同步直线电机控制平台,实验结果验证了所提观测器的准确性和高效性。 展开更多

关键词 永磁同步直线电机 循环神经网络多维观测器 参数辨识 收敛性分析

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基于多观测器的UVMS自适应神经网络抗扰控制 被引量：3

10

作者 张宁 王红都 +1 位作者 黎明 侯冬冬 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第11期2143-2152,共10页

水下机器人机械臂系统(UVMS)往往面临高度非线性、模型不确定、复杂海洋干扰及执行器死区非线性等因素,严重影响控制精度。首先将UVMS水动力学模型与死区非线性特性变换为模型已知和未知两部分,其中未知部分与其他干扰归结为总干扰。接... 水下机器人机械臂系统(UVMS)往往面临高度非线性、模型不确定、复杂海洋干扰及执行器死区非线性等因素,严重影响控制精度。首先将UVMS水动力学模型与死区非线性特性变换为模型已知和未知两部分,其中未知部分与其他干扰归结为总干扰。接下来利用基于径向基函数(RBF)的自适应神经网络逼近未知非线性函数,并构造神经网络性能估计器,利用其估计误差设计了一种新颖的神经网络干扰观测器来估计总干扰。在此基础上提出了一种基于神经网络干扰观测器、性能估计器以及多补偿器的自适应神经网络抗扰控制算法,并利用李雅普诺夫方法分析了闭环系统的稳定性。最后将所提的算法运用到6自由度UVMS进行仿真实验,并通过对比验证了本文所提控制算法的有效性。 展开更多

关键词 RBF神经网络控制 水下机器人机械臂系统 神经网络性能估计器 神经网络干扰观测器 执行器死区

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全状态约束切换系统的自适应神经网络控制 被引量：2

11

作者 万敏 杨山山 +1 位作者 黄山山 邓启志 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期40-52,共13页

为了解决非线性约束切换系统的控制问题,针对一类具有非对称时变全状态约束、状态不完全可测以及未知外部干扰的切换严格反馈非线性系统进行研究,引入状态观测器、自适应神经网络和动态表面控制技术,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经... 为了解决非线性约束切换系统的控制问题,针对一类具有非对称时变全状态约束、状态不完全可测以及未知外部干扰的切换严格反馈非线性系统进行研究,引入状态观测器、自适应神经网络和动态表面控制技术,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应输出反馈控制方法.通过采用非对称时变障碍李亚普洛夫函数(barrier lyapunov function,BLF)使系统的全部状态满足非对称时变约束条件,而Lyapunov方法和平均驻留时间理论则保证了闭环系统所有信号是半全局一致最终有界.最后,在所提控制律的作用下,输出跟踪误差可以减小到任意小,2个仿真实验结果也验证了所提控制算法的有效性. 展开更多

关键词 动态面控制 全状态约束 非线性切换系统 神经网络状态观测器

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基于残差观测器的智能电网虚假数据攻击检测研究 被引量：5

12

作者 张明月 王新宇 《电气工程学报》 CSCD 2023年第1期111-117,共7页

信息物理系统的深度融合实现了智能电网系统的高效运行,但也使其面临潜在的信息物理攻击安全威胁。攻击者通过注入虚假数据可以实现测量输出无变化,进而欺骗传统基于Kalman的卡方检测方法。考虑虚假数据攻击对系统内部状态变化的影响,... 信息物理系统的深度融合实现了智能电网系统的高效运行,但也使其面临潜在的信息物理攻击安全威胁。攻击者通过注入虚假数据可以实现测量输出无变化,进而欺骗传统基于Kalman的卡方检测方法。考虑虚假数据攻击对系统内部状态变化的影响,提出了基于内部状态变化的神经网络观测器虚假数据攻击检测方法。基于建立的智能电网物理动态模型,分析了虚假数据攻击的隐蔽特性。进而考虑虚假数据攻击对系统内部状态变化的影响,提出基于神经网络观测器的状态残差检测方法。此外,考虑扰动对检测阈值的影响,设计自适应阈值替代传统的经验阈值从而缩短虚假数据攻击检测时间。最后,在IEEE三电机六总线验证了所提基于神经网络观测器的状态残差攻击检测方法的优越性。 展开更多

关键词 智能电网 虚假数据攻击 神经网络观测器 自适应阈值 攻击检测

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应用干扰观测器的导弹发射车起竖装置鲁棒控制 被引量：1

13

作者 朱成 陈谋 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期319-324,共6页

针对现有垂直导弹发射车起竖装置的起竖平稳性不足和快速性不够的问题,对起竖装置的运动学部分和液压部分进行建模,在此基础上利用backstepping方法实现起竖角的精确控制.由于系统存在着建模不确定性误差和未知外部干扰,运用径向基神经... 针对现有垂直导弹发射车起竖装置的起竖平稳性不足和快速性不够的问题,对起竖装置的运动学部分和液压部分进行建模,在此基础上利用backstepping方法实现起竖角的精确控制.由于系统存在着建模不确定性误差和未知外部干扰,运用径向基神经网络干扰观测器对其进行估计,并将估计输出应用于起竖角的控制,从而提高了系统控制精度.仿真结果表明,所设计的基于径向基神经网络干扰观测器导弹发射车起竖装置backstepping控制器具有良好的动态特性和强鲁棒性. 展开更多

关键词 导弹发射车 起竖装置 神经网络干扰观测器 BACKSTEPPING控制

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基于紧格式动态线性化的吊舱推进电机滑模矢量控制

14

作者 闫成阳 姚文龙 +2 位作者 池荣虎 邵巍 裴春博 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第9期1544-1551,共8页

针对复杂海况下吊舱推进电机存在的模型建立困难以及负载扰动问题,提出了基于紧格式动态线性化的滑模矢量控制方法。首先,考虑船舶实际工况建立包含船舶运动模型和螺旋桨负载特性的船-桨数学模型,并通过紧格式动态线性化方法,建立带时... 针对复杂海况下吊舱推进电机存在的模型建立困难以及负载扰动问题,提出了基于紧格式动态线性化的滑模矢量控制方法。首先,考虑船舶实际工况建立包含船舶运动模型和螺旋桨负载特性的船-桨数学模型,并通过紧格式动态线性化方法,建立带时变参数和负载扰动项的吊舱推进电机数据模型;然后,设计基于最小转速跟踪误差指标的滑模控制器,同时设计神经网络观测器对控制律中的未知负载扰动项进行估计,并将估计值反馈到控制器中进行扰动补偿。仿真结果表明,所设计的控制器减小了推进电机的转速超调、转矩脉动,提高了吊舱推进电机系统的控制性能。 展开更多

关键词 推进电机 紧格式动态线性化 滑模控制 神经网络观测器 负载扰动

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基于无模型自适应控制的船舶微电网二次调频控制策略 被引量：6

15

作者 姚文龙 裴春博 +2 位作者 池荣虎 邵巍 闫成阳 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期135-146,共12页

针对复杂海况下船舶微电网由于负载投切导致频率偏移越限及船舶微电网二次调频控制器设计的问题,提出一种基于无模型自适应控制(MFAC)的船舶微电网二次调频控制策略。对包含未知船舶负载扰动的虚拟同步发电机转子运动方程进行离散化处理... 针对复杂海况下船舶微电网由于负载投切导致频率偏移越限及船舶微电网二次调频控制器设计的问题,提出一种基于无模型自适应控制(MFAC)的船舶微电网二次调频控制策略。对包含未知船舶负载扰动的虚拟同步发电机转子运动方程进行离散化处理,通过紧格式动态线性化处理方法给出关于虚拟同步发电机输出角频率与虚拟输入机械功率离散后的数据模型,并将未知负载扰动合并到一个非线性项中;根据数据模型设计MFAC控制器,并给出伪偏导数估计算法;采用径向基神经网络观测器对包含船舶负载扰动的非线性项进行观测,并结合无模型自适应控制改进虚拟同步发电机控制策略,给出船舶负载扰动下的船舶微电网二次调频控制方案;构建船舶微电网二次调频系统;最后在仿真模型中验证了所提控制策略的准确性和有效性。 展开更多

关键词 船舶微电网 虚拟同步发电机 无模型自适应控制 二次调频 径向基神经网络观测器 船舶负载投切

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基于超局部模型的永磁同步电机预测控制 被引量：1

16

作者 吴艳娟 林峻山 王云亮 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第11期51-55,共5页

针对工况变化时永磁同步电机参数随之变化引起的传统有限集模型预测电流控制性能下降的问题,提出了一种采用自适应径向基函数神经网络观测器的超局部模型预测控制方法。首先基于超局部模型,建立无电机参数的永磁同步电机模型;其次,设计... 针对工况变化时永磁同步电机参数随之变化引起的传统有限集模型预测电流控制性能下降的问题,提出了一种采用自适应径向基函数神经网络观测器的超局部模型预测控制方法。首先基于超局部模型,建立无电机参数的永磁同步电机模型;其次,设计自适应径向基函数神经网络观测器去逼近所建立的模型中的未知部分,通过李雅普诺夫稳定性定理进行了稳定性分析;最后,对两种方法进行实验比较,结果表明所提出的方法具有更好的动态和稳态性能。 展开更多

关键词 永磁同步电机 超局部模型 预测控制 自适应径向基函数神经网络观测器

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非高斯随机分布系统的集成故障诊断与容错控制 被引量：1

17

作者 姚利娜 阴自阳 秦记峰 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期96-101,共6页

针对一类非高斯非线性随机分布系统,提出了一种集成故障诊断与容错控制算法.将基于有理平方根模型逼近其系统输出概率密度函数(PDF),在此基础上给出了基于RBF神经网络观测器的故障诊断算法,诊断出系统发生的渐变故障信息,基于Lyapunov... 针对一类非高斯非线性随机分布系统,提出了一种集成故障诊断与容错控制算法.将基于有理平方根模型逼近其系统输出概率密度函数(PDF),在此基础上给出了基于RBF神经网络观测器的故障诊断算法,诊断出系统发生的渐变故障信息,基于Lyapunov稳定性定理对其观测误差系统进行收敛性分析.根据故障诊断信息,给出了PI跟踪容错控制策略,使得系统输出概率密度函数仍能够跟踪给定的分布.仿真结果验证了该集成故障诊断和容错控制算法的有效性. 展开更多

关键词 随机分布系统 RBF神经网络观测器 PI跟踪控制 有理平方根模型

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基于ADP的一类未知非线性系统事件触发输出反馈最优控制

18

作者 李琳 潘忠成 李昶志 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第3期292-297,共6页

针对一类未知非线性系统,提出基于ADP(Adaptive Dynamic Programming)的事件触发输出反馈最优控制策略,此方法只用到了系统的输出量。考虑到系统内部状态量无法测量和系统模型难以获得的问题,设计神经网络状态观测器来估计系统的不可测... 针对一类未知非线性系统,提出基于ADP(Adaptive Dynamic Programming)的事件触发输出反馈最优控制策略,此方法只用到了系统的输出量。考虑到系统内部状态量无法测量和系统模型难以获得的问题,设计神经网络状态观测器来估计系统的不可测状态量并通过输出信息重构了系统的内部状态。在获得系统的未知动态和状态量信息后,设计结合事件触发技术的ADP输出反馈最优控制策略。通过Lyapunov理论推导了神经网络观测器和评估网络的权值更新率,并且证明了闭环控制系统的稳定性。通过仿真实验验证了该控制方法的有效性。 展开更多

关键词 ADP 神经网络观测器 事件触发 输出反馈

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具有状态约束的机械臂切换自适应控制 被引量：3

19

作者 万敏 杨山山 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第4期597-607,共11页

为了解决具有状态约束的机械臂的控制问题,本文针对一类具有全状态约束和状态不完全可测的切换严格反馈非线性系统进行研究,通过引入状态观测器、自适应神经网络和动态表面控制技术,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应输出... 为了解决具有状态约束的机械臂的控制问题,本文针对一类具有全状态约束和状态不完全可测的切换严格反馈非线性系统进行研究,通过引入状态观测器、自适应神经网络和动态表面控制技术,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应输出反馈控制方法。利用Lyapunov方法和平均驻留时间理论(ADT)保证了闭环系统所有信号是半全局一致最终有界的(SGUUB),通过数值例子仿真验证了所提方法的有效性。最后将该方法应用于带电机驱动的机械臂并进行仿真实验,仿真结果表明,机械臂轨迹跟踪误差很小,有着良好的控制精度,同时也表明所提出的控制算法能够应用于实际工程模型。 展开更多

关键词 动态面控制 全状态约束 非线性切换系统 神经网络状态观测器 机械臂轨迹控制

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二阶非线性不确定系统分段非奇异快速终端滑模控制

20

作者 张贝贝 高守礼 赵东亚 《高技术通讯》 北大核心 2017年第11期938-947,共10页

研究了非线性不确定系统的滑模控制。针对传统非奇异快速终端滑模(NFTSM)在平衡点附近收敛速度慢的问题,提出了一种分段非奇异快速终端滑模(PWNFTSM),该滑模通过引入快速终端滑模非线性项,可实现系统有限时间收敛并在平衡点附近的局部... 研究了非线性不确定系统的滑模控制。针对传统非奇异快速终端滑模(NFTSM)在平衡点附近收敛速度慢的问题,提出了一种分段非奇异快速终端滑模(PWNFTSM),该滑模通过引入快速终端滑模非线性项,可实现系统有限时间收敛并在平衡点附近的局部区域保持快速收敛,避免了奇异现象,获得了比传统非奇异快速终端滑模更快的收敛速率。在此基础上,针对二阶非线性不确定系统,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络干扰观测器(RBFNDO)的分段非奇异快速终端滑模控制算法。干扰观测器可准确估计系统不确定性和外界干扰,并对系统输入进行补偿,从而较大程度地提高了控制精度,改善了系统鲁棒性。运用Lyapunov方法证明了控制系统的闭环稳定性。仿真结果表明,该方法能大大加快系统的收敛速率,提高系统控制精度,改善系统的动态性能。 展开更多

关键词 分段非奇异快速终端滑模(PWNFTSM) 径向基函数(RBF)神经网络干扰观测器(RBFNDO) 二阶非线性不确定系统 鲁棒性

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