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文檔簡介
1、滑??刂凭哂袑ο到y(tǒng)的參數(shù)變化及外部干擾不靈敏,物理實現(xiàn)簡單等優(yōu)點,已經(jīng)成為自動控制領域中的一種普遍控制方法,被廣泛應用于實際的工程中。但是在實際的控制系統(tǒng)中,往往存在著許多不確定性因素,如:系統(tǒng)部分狀態(tài)未知、外界干擾未知等等。對于包含不確定性因素的被控控制系統(tǒng),無法用準確的數(shù)學模型來描述,沒有精確的數(shù)學模型,從而無法對系統(tǒng)進行很好的控制。且傳統(tǒng)滑??刂票举|(zhì)上的不連續(xù)開關(guān)特性將會引起系統(tǒng)輸出的抖振問題,從而在實際應用中使得滑??刂拼嬖谥?/p>
2、定的局限性,阻礙了滑模控制的進一步發(fā)展。本文利用擴張狀態(tài)觀測器對未知因素的優(yōu)秀觀測性能和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡所的萬能逼近特性,將它們與滑??刂葡嘟Y(jié)合,對系統(tǒng)中存在的不確定因素進行估計,消除不確定因素對系統(tǒng)的影響,提升滑??刂频钠焚|(zhì)。本文的主要研究內(nèi)容如下:
(1)闡述了滑??刂品椒ǖ陌l(fā)展背景、發(fā)展歷程,研究現(xiàn)狀。對滑模控制進行了概述,分析了滑模控制的基本原理、到達條件、不變性和動態(tài)性能,指出了滑模控制存在的問題,并詳細討論了滑??刂?/p>
3、所存在問題的根本原因,總結(jié)了解決滑模控制抖振問題的幾種常見方法。
(2)研究了擴張狀態(tài)觀測器(ESO)與滑模控制相結(jié)合的控制方法。該方法利用擴張狀態(tài)觀測器估計系統(tǒng)中的未知狀態(tài)及不確定項,對系統(tǒng)進行前饋補償,抵消了系統(tǒng)狀態(tài)的不確定性,消除了系統(tǒng)狀態(tài)不可測的限制。同時利用梯度下降法對滑??刂破鞯膮?shù)進行自適應調(diào)整,利用飽和函數(shù)代替符號函數(shù),削弱了滑??刂浦写嬖诘亩墩駟栴},用Lyapunov方法證明了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真實驗表明,該控
4、制方法對不確定性系統(tǒng)具有良好的控制效果,并有很強的抗擾動能力。
(3)利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的萬能逼近特性對系統(tǒng)的不確定項進行動態(tài)逼近。首先在系統(tǒng)的控制輸入受限時,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對控制輸入受限部分進行動態(tài)逼近,對控制輸入進行補償,并設計了自適應律來保證系統(tǒng)是漸進穩(wěn)定,當采用較大的初始誤差時,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡具對控制輸入受限部分具有較好的補償能力。其次,當系統(tǒng)存在未知量時,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對未知項進行逼近,并設計了自適應律來保證
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