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基于神经网络的离散变结构控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
系统研究了基于神经网络的离散变结构控制系统设计方法,提出了几种具体设计方案.神经网络的引入可以使滑模(变结构)控制具备学习与自适应能力,使控制信号得以柔化,从而能够减轻或避免困扰常规滑模控制器的抖振现象,改善控制效果. 相似文献
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坦克稳定器的神经滑模控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对坦克稳定器这一类非线性和不确定性的复杂控制对象,提出一种神经滑模控制方法。该方法将滑模控制与神经网络相结合,解决了控制系统跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾。系统中的滑模控制器保证了系统的快速跟踪性能;而神经网络具有很强的自学习功能,通过学习能够保证系统的稳定性,同时可对扰动和参数变化进行有效的抑制补偿,从而在不牺牲系统鲁棒性的同时达到削弱抖振的目的。从理论上证明了滑动平面的稳定性,并且通过仿真验证了该结果。仿真结果表明该设计方法优于经典设计,为实际设计提供了一种可行的新方法。 相似文献
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为了提高无刷直流电机(Brushless DC motor,BLDCM)的抗负载扰动性能和鲁棒性,削弱传统整数阶滑模控制(Sliding model control,SMC)中的抖振现象,针对BLDCM调速系统设计了一种分数阶(Fractional order,FO)滑模控制器。采用分数阶滑模面,同时利用分数阶传递能量缓慢的特性对具有二阶滑模特性的快速幂次趋近律进行改进,有效地削弱了滑模变结构控制带来的系统抖振。仿真结果表明,相比于传统整数阶滑模控制,所提方法可使BLDCM调速系统具有较好的控制性能。 相似文献
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采用单步预测的思想对滑模预测控制算法进行简化,分析其鲁棒性机理,并将它与传统离散滑模控制设计方法的鲁棒性机理进行对比研究,给出了闭环系统的鲁棒稳定性证明。结果表明:传统离散滑模控制方法通过在控制律中引入不确定性上界值以克服不确定因素的影响,虽然能够保证系统的鲁棒性,但同时必然导致过度补偿,从而加剧抖振。而滑模预测控制采用反馈校正与滚动优化相结合的方法以保证系统鲁棒性,从原理上避免了抖振现象。仿真结果验证了理论分析的正确性。 相似文献
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针对航天器有限时间姿态机动问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制算法。设计一种终端滑模面,保证系统状态能够在有限时间内沿滑模面收敛到系统原点;为克服系统抖振,设计了二阶终端滑模控制器,并采用参数自适应估计项补偿系统中的外部干扰力矩。基于Lyapunov函数法证明了二阶自适应终端滑模控制器能够保证闭环系统实际有限时间稳定。仿真结果表明,提出的姿态机动算法响应速度快、精度高,能够有效实现对系统抖振和外部干扰的抑制,具有重要的科学意义和工程应用价值。 相似文献
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针对浮球式惯导平台的惯性空间稳定问题,提出了一种基于模糊逻辑的自适应滑模控制方案。该方法利用滑模控制器保证了系统的稳定性和快速性,解决了浮球式惯导平台参数不确定、未建模动态等未知干扰问题;然后,基于滑模控制器的设计问题,利用模糊逻辑和自适应控制律,调节滑模控制器的参数,估计并补偿系统的外界干扰及不确定性等干扰,增强系统对随机不确定性的适应能力,提高控制系统的鲁棒性和控制精度;最后,利用Laypunov方法证明了控制系统的稳定性与收敛性。仿真结果表明,该方法可以有效减低滑模控制控制输入抖振问题,实现浮球式惯导平台的高精度惯性空间稳定,且稳定精度高于 。 相似文献
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基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
安树 《军械工程学院学报》2010,22(2):61-64
无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对这一特点,设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型,采用状态反馈方法对名义模型进行控制,以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。 相似文献
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坦克炮控系统存在低速摩擦,摩擦环节不但造成系统的稳态误差,而且导致极限环振荡、低速爬行等现象。为此提出基于反演理论的滑模鲁棒控制方法,通过Lyapunov稳定理论获得控制量。仿真结果表明该设计方法优于经典设计,为炮控系统实际设计提供了一种可行的方法。 相似文献
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安排过渡过程在坦克炮控系统中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析论述了坦克炮控系统的基本结构以及数学模型,提出、设计了坦克炮控系统安排过渡过程的控制方法,并进行了数值仿真。结果表明,该控制方法能较好解决快速性和超调量的矛盾问题。并使得被控对象的参数可调范围变大,控制器的鲁棒性增强。 相似文献