集成神经网络与自适应算法的分数阶滑模控制

发布时间：2017-09-27 11:32

  本文关键词：集成神经网络与自适应算法的分数阶滑模控制

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【摘要】：针对被控对象的参数时变和外部扰动问题,本文融合神经网络的万能逼近能力和自适应控制技术,并结合分数阶微积分理论,提出了基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制策略.本文采用等效控制的方法设计滑模控制律,并利用神经网络的万能逼近能力估测控制律的变化,结合自适应控制算法和分数阶微积分理论抑制传统滑模控制系统的抖震,同时根据Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性,最后给出了实验结果.实验结果表明,本文提出的基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制系统,能保持滑模控制器对系统外部扰动和参数变化鲁棒性的同时,也能有效地抑制抖震,使得系统获得较高的控制性能.
【作者单位】： 广州市香港科大霍英东研究院;
【关键词】： 神经网络 滑模控制 分数阶 抖震 自适应控制
【基金】：广东省自然科学基金项目(2015A030310266) 广东省数控一代机械产品创新应用示范工程专项资金项目(2013B011301012) 广州市科技计划项目(201508030040)资助~~
【分类号】：TP183;TP273
【正文快照】： 1引言(Introduction)滑模变结构控制方法在具有外界扰动和参数变化的不确定系统中得到广泛的应用.一旦系统满足匹配条件,滑模控制律驱使系统进入滑模运动状态后,系统对不确定扰动具有完全的不变性.但传统滑模控制器的理想高频正负切换输出值使得实际系统的执行机构容易引起抖

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本文编号：929452