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双电机驱动伺服系统径向基函数神经网络反推自适应控制
被引量：
7
1
作者
赵海波
王承光
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1272-1284,共13页
双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性环节,为了削弱齿隙非线性对系统的动态和稳态性能产生的不利影响,本文提出了一种新的自适应控制方法.首先给出了系统的状态空间模型并分析了双电机同步联动控制的原理,然后应用改进的反推方法,在考...
双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性环节,为了削弱齿隙非线性对系统的动态和稳态性能产生的不利影响,本文提出了一种新的自适应控制方法.首先给出了系统的状态空间模型并分析了双电机同步联动控制的原理,然后应用改进的反推方法,在考虑系统所有的状态变量都能收敛的基础上,引入虚拟控制量,通过逐步递推选择Lyapunov函数,利用径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络在线逼近系统中的不确定函数,设计了基于状态反馈的RBF神经网络反推自适应控制器,并进行了稳定性分析.将单纯的反推控制和RBF神经网络反推自适应控制的仿真结果对比,发现后者的优越性高于前者.最后在实际系统中进行试验,验证了所提控制策略的可行性.
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关键词
双电机驱动
RBF神经网络
自适应控制
反推控制
齿隙非线性
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职称材料
题名
双电机驱动伺服系统径向基函数神经网络反推自适应控制
被引量：
7
1
作者
赵海波
王承光
机构
光电子应用安徽省工程技术
研究
中心
铜陵学院自动化设计研究所
四川航天系统工程
研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1272-1284,共13页
基金
国家自然科学基金项目(61304010)
安徽省自然科学基金面上项目(1508085MF130)
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2015A297)资助~~
文摘
双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性环节,为了削弱齿隙非线性对系统的动态和稳态性能产生的不利影响,本文提出了一种新的自适应控制方法.首先给出了系统的状态空间模型并分析了双电机同步联动控制的原理,然后应用改进的反推方法,在考虑系统所有的状态变量都能收敛的基础上,引入虚拟控制量,通过逐步递推选择Lyapunov函数,利用径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络在线逼近系统中的不确定函数,设计了基于状态反馈的RBF神经网络反推自适应控制器,并进行了稳定性分析.将单纯的反推控制和RBF神经网络反推自适应控制的仿真结果对比,发现后者的优越性高于前者.最后在实际系统中进行试验,验证了所提控制策略的可行性.
关键词
双电机驱动
RBF神经网络
自适应控制
反推控制
齿隙非线性
Keywords
dual-motor driving
RBF neural network
adaptive control
backstepping control
backlash nonlinearity
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双电机驱动伺服系统径向基函数神经网络反推自适应控制
赵海波
王承光
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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