集成神经网络与自适应算法的分数阶滑模控制

• 作者: 姚科 张碧陶 高福荣
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 滑模控制 分数阶 抖震 自适应控制
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1373-1377
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 字数: 3354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2016.50960

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张碧陶		2	12	1.0	2.0
2	高福荣		1	12	1.0	1.0
3	姚科		1	12	1.0	1.0