基于神经网络的电液位置伺服系统自适应滑模控制

• 作者: 伍锡如 党选举 姜辉 李珊 袁永全
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 电液位置伺服系统 RBF神经网络 LuGre模型 自适应 滑模
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真
• 页码范围: 126-129
• 页数: 4页
• 分类号: TP273|TH137
• 字数: 2559字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2018.01.026

摘要

针对电液位置伺服系统(阀控对称缸)模型复杂、参数时变、摩擦影响显著等特点,提出了基于RBF神经网络和基于LuGre模型的自适应滑模控制算法.该算法的优点是:(1)利用RBF神经网络逼近控制电流与系统输出压力的关系,将电液位置伺服系统的数学模型简化为二阶,减少了模型参数;(2)采用LuGre模型能够准确地描述摩擦过程中复杂的动、静态特性,通过该模型设计摩擦补偿,提高了控制精度;(3)设计自适应滑模控制器,增强了系统的鲁棒性.利用构建的李雅普诺夫函数,证明了闭环系统的稳定性.仿真实验表明:所提算法控制精度较高、响应速度较快、鲁棒性较强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党选举	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	88	730	14.0	23.0
2	姜辉	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	31	148	6.0	11.0
3	伍锡如	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	39	172	6.0	12.0
4	李珊	桂林电子科技大学教学实践部	9	12	2.0	3.0
5	袁永全	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	6	1.0	1.0