径向基函数神经网络补偿的悬浮球悬浮高度自适应滑模控制

• 作者: 杨杰 石恒 黄晨
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 悬浮系统 滑模变结构 补偿 等速趋近率 径向基函数神经网络 响应时间 抗干扰 超调量
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 字数: 2540字
• 语种: 中文

摘要

磁悬浮作为下一代列车的必由之路,对其悬浮控制算法的研究具有重要的学术意义和实际应用价值.本文以固高悬浮仪为研究对象,针对悬浮球悬浮高度精准控制的问题,提出了一种基于径向基函数神经网络补偿的自适应滑模控制方法,完善了悬浮球的数学模型,设计了滑模变结构控制器.由于滑模控制器固有的不连续开关特性会引起系统的抖振现象,所以本文采用了等速趋近律的方法来抑制抖振现象,从而改善系统的动态响应性能.最后利用径向基函数神经网络的万能逼近特性来对系统中无法精确建模和检测的状态变量项在线逼近,以此对控制系统进行补偿,同时使用Lyapunov判据进行稳定性分析.仿真结果表明,基于径向基函数神经网络补偿的自适应滑模控制器的控制效果在响应时间、抗干扰和超调量等方面均优于传统经典比例积分微分控制器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	江西理工大学电气工程与自动化学院	36	130	6.0	10.0
2	石恒	江西理工大学电气工程与自动化学院	2	0	0.0	0.0
3	黄晨	江西理工大学电气工程与自动化学院	2	0	0.0	0.0