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针对高超声速飞行器一体化气动布局导致弹性机体与推进系统间的强耦合性,以及跨大空域及高速飞行过程中导致气动特性存在强非线性、不确定性和明显的时变特性,提出一种基于小脑神经网络的高超声速飞行器反步滑模控制策略。首先建立高超声速飞行器纵向非线性数学模型,并采用输入-输出反馈线性化方法,解除多变量之间的耦合关系;然后设计基于反步法的滑模变结构控制器解决系统非匹配不确定性难题;同时为弥补反步滑模控制器鲁棒性不足缺点,利用自回归小脑神经网络(RCMAC)的在线非线性逼近、自学习能力和相应控制结构,设计基于RCMAC的反步滑模控制器。仿真试验结果表明,该方法下高超声速飞行器纵向的高度控制精度可达到0.5m,速度控制精度为0.1m/s,可以保证闭环系统全局稳定,且拥有良好的跟踪性能和鲁棒性能。 相似文献
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针对平衡重式叉车底盘各子系统间的干涉和耦合特性,利用非线性系统的神经网络逆系统方法进行叉车主动后轮转向(ARS)与直接横摆力矩控制(DYC)的解耦控制.在分析底盘系统可逆性的基础上,确定解耦变量配对关系,建立BP(Back Propagation)神经网络逆系统模型并串联到原底盘系统前,使叉车底盘系统解耦成两个独立的伪线性系统;设计PD(Proportion Differentiation)闭环控制器并与神经网络逆系统组成复合控制器,并进行仿真验证.仿真结果表明:神经网络逆系统解耦控制策略能够消除底盘各子系统间的干涉和耦合,提升叉车的状态跟踪和操纵稳定性. 相似文献
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为了抑制常规滑模控制在磁悬浮系统控制中的抖振问题,应用一种变速趋近律方法设计磁悬浮系统滑模控制器.控制器将系统的状态范数引入滑模控制律,以自动调整变结构切换控制项的增益,控制信号抖振幅值能够逐步衰减,并引导系统渐近稳定到原点;利用Lyapunov稳定性理论验证了系统的稳定性,并给出了控制器参数设计的依据;仿真实验结果表明,基于变速趋近律的磁悬浮系统滑模控制策略具有良好的动、静态性能和较强的鲁棒性. 相似文献
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增益自适应滑模控制器在微型飞行器飞行姿态控制中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
针对微型飞行器的姿态角摄动引起的系统不确定性及外界干扰等问题,提出了基于区间二型模糊神经网络辨识的增益自适应模糊控制器.首先,给出了微型飞行器姿态动力学模型.然后,采用区间二型模糊神经网络对滑模控制器中由于姿态角摄动引起的系统不确定性进行在线辨识,通过增益自适应滑模控制器中的校正控制项对辨识误差及负载干扰进行补偿.最后,通过设计李亚普诺夫函数,得到闭环系统一致稳定条件下的区间二型模糊神经网络参数在线调整的自适应律及滑模增益自适应律.仿真对比表明,与传统的增益自适应滑模控制器和基于一型模糊神经网络辨识的滑模控制器及相比,本文提出的控制器不仅对系统的不确定性因素及外界干扰具有较强的鲁棒性,而且稳定误差小,跟踪精度高. 相似文献
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《机械工程学报》2015,(18)
提出一种基于小波网络动态逆内模控制方法的平衡重式叉车底盘集成控制策略,实现对叉车主动后轮转向(Active rear wheel steering,ARS)与直接横摆力矩控制(Direct yaw-moment control,DYC)的解耦控制,以消除叉车底盘各子系统间的耦合作用。在分析叉车底盘集成系统可逆性的基础上,确定解耦输入输出变量的匹配关系,建立小波网络动态逆模型并与原叉车底盘系统串联,将叉车底盘系统解耦为输入输出一一对应的两个独立的伪线性系统,实现了叉车底盘系统各控制回路之间的解耦;设计内模控制器对伪线性系统进行内模控制改善系统的响应品质,并进行仿真分析与基于Lab VIEW PXI和ve DYNA的驾驶员在环试验验证。结果表明,基于小波网络动态逆内模控制方法的平衡重式叉车底盘集成控制策略能够消除ARS与DYC之间的干涉和耦合,提升叉车的状态跟踪和操纵稳定性。 相似文献
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针对负载扰动和轨道不平顺激励等干扰下磁浮列车悬浮系统的悬浮稳定性问题,提出了一种基于二类李雅普诺夫函数的滑模控制策略使其能够严格保证系统维持在目标悬浮间隙附近.设计了期望悬浮间隙并将其设为虚拟输入,在动力学方程中采取滑模控制算法实现悬浮误差的跟踪控制.根据垂向悬浮间隙的相应约束条件引入HJI理论和李雅普诺夫函数设计相应控制器,使其能够在各种干扰下保证悬浮稳定性.基于李雅普诺夫稳定性定理证明闭环系统稳定性,使系统在受到扰动时能够尽可能的保证悬浮精度并进行误差整定,将悬浮误差收敛到无穷小.对比了现有PID控制算法在同样工况下的悬浮性能,对比了仿真验证所提出控制律的有效性和鲁棒性. 相似文献
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《中国机械工程》2015,(5)
龙门数控加工中心移动机械横梁可采用双电磁悬浮系统共同悬浮来消除摩擦的影响,而这两个电磁悬浮系统存在着一定的耦合关系。当数控机床工作时,由于受力不平衡或者扰动等因素影响,这种耦合的存在会使两个电磁悬浮系统的悬浮气隙受到影响,并降低加工精度。分析得出了横梁发生绕质心旋转和上下平移时两个电磁悬浮系统的耦合定量关系,为了消除耦合的影响,采用支持向量机逼近双电磁悬浮系统的α阶逆系统,将所得到的α阶逆系统串联在原系统前构成伪线性复合系统,从而将原系统解耦成两个独立的SISO伪线性系统。针对解耦后的伪线性SISO系统设计了时变滑模变结构控制器,可使系统在任意初始状态下系统状态变量都能直接到达系统的滑模面上,消除了状态变量到达滑模面的过程,以最短的时间实现了滑模变结构控制,实现了对参数摄动和外部干扰的全局鲁棒性。仿真实验结果表明,该方案不需要被控对象精确的数学模型即可采用支持向量机逼近被控系统的α阶逆系统,可有效地对耦合的悬浮系统实现解耦。解耦后的SISO伪线性系统采用时变滑模变结构控制具有响应速度快和鲁棒性强等特点。 相似文献