基于RBF神经网络补偿的直线伺服系统滑模鲁棒跟踪控制

• 作者: 孙宜标 郭庆鼎
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁直线同步电机 直接驱动 端部效应 滑模变结构控制 抖振 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 252-256
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 4861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2004.02.020

摘要

永磁直线伺服系统具有高速、高响应和直接驱动等优点,但负载扰动、端部效应、非线性摩擦及系统参数变化会降低系统的伺服性能.为了在保证系统的跟踪性能的基础上,消除上述不确定性因素的影响,本文提出一种将变结构控制(VSC)和径向基函数神经网络(RBFNN)相结合的鲁棒跟踪控制策略.变结构控制具有快速响应,对不确定因素的不变性的优点.但是其"抖振"现象将影响直线伺服系统的平稳性和定位精度.采用径向基函数神经网络来模拟端部效应、参数变化、摩擦和外部负载等不确定因素,引入带死区的目标函数以缩短学习过程.通过RBFNN的补偿控制来减弱"抖振"输入的程度,进一步提高系统的稳态精度.仿真结果表明,该方案对直线伺服系统不确定性有很强的鲁棒性,同时,系统具有较好的跟踪性能,大大提高了直接驱动直线伺服系统的鲁棒跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭庆鼎	沈阳工业大学电气工程学院	248	2792	28.0	40.0
2	孙宜标	沈阳工业大学电气工程学院	80	898	17.0	26.0