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基于FNN的滑模自适应控制 总被引:2,自引:0,他引:2
研究一类不确定性非线性系统的直接自适应控制方法。该方法由滑模控制器和模糊神经网络构成,通过平滑切换实现自适应控制策略。仿真结果表明,这种方法既有强鲁棒性,又能有效地消除高频颤动。 相似文献
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模糊滑模控制研究综述 总被引:19,自引:0,他引:19
本文介绍了90年代以来将模糊逻辑和滑模控制相结合的研究工作,着重描述了模糊控制和滑模控制的相似性、启发式模糊滑模控制、直接和间接自适应模糊滑模控制、模糊神经网络在滑模控制中的应用等方面的原理和方法,分析了它们的特点和联系,本文最后还展望了这一领域的研究方向. 相似文献
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针对一类非线性大系统,基于模糊神经网络,提出了一种分散滑模自适应控制方法。由模糊神经网络实现滑模控制,平滑了控制切换信号,消除了滑模控制中出现的颤动现象且使系统有强的鲁棒性,同时在控制器的设计中不需要知道系统中的不确定性和扰动的上界。利用Lyapunov稳定理论证明了闭环系统是稳定的且跟踪误差收敛到零的一个邻域内。 相似文献
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基于模糊神经网络的滑模控制 总被引:9,自引:1,他引:9
研究了一类不确定性非线性系统的滑模变结构控制,提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks)的滑模变结构设计方法,设计了控制器的结构,利用动态反向传播算法实现滑模控制,这种方法与一般变结构控制相比不但具有强的鲁棒性而且还能有效地消除抖动现象,同时在设计中不需要知识系统中不确定性和扰动的上界,另外还运用Lyapunov函数从理论上分析上了系统的稳定性。仿真结果说明了本文所提 相似文献
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控制增益符号未知的MIMO时滞系统自适应控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的不确定MIMO非线性时滞系统,基于滑模控制原理和Nussbaum函数的性质,提出了一种稳定的自适应神经网络控制方案.该方案放宽了对函数控制增益上界为未知常数的假设,并通过使用Lyapunov-Krasovskii泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性.理论分析证明,闭环系统是半全局一致终结有界.仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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讨论了不确定时滞系统的鲁棒控制器设计问题。利用自适应滑模控制策略,直接克服系统不确定性的影响,保证了从任意初始位置出发的系统在有限时间内到滑模面;基于时滞系统鲁棒稳定控制的结论,导出了时滞依赖滑模控制的新结论。仿真实验证明了所提方法的有效性。 相似文献
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不确定非线性系统的自适应反推高阶终端滑模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类非匹配不确定非线性系统,提出一种神经网络自适应反推高阶终端滑模控制方案.反推设计的前1步利用神经网络逼近未知非线性函数,结合动态面控制设计虚拟控制律,避免传统反推设计存在的计算复杂性问题,并抑制非匹配不确定性的影响;第步结合非奇异终端滑模设计高阶滑模控制律,去除控制抖振,使系统对于匹配和非匹配不确定性均具有鲁棒性.理论分析证明了闭环系统状态半全局一致终结有界,仿真结果表明了所提出方法的有效性. 相似文献
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非脆弱递归滑模动态面自适应神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类非匹配不确定非线性系统的跟踪控制问题, 提出了一种递归滑模动态面自适应控制算法. 采用神经网络(neural network, NN)在线逼近系统不确定项, 通过设计递归滑模动态面有效综合反推步骤中每步跟踪误差之间相互影响和制约的关系. 该方法避免了反推法存在的“微分爆炸”问题, 克服了传统动态面方法对其低通滤波器时间常数和神经网络自适应参数摄动脆弱的缺点. 稳定性分析证明了该方法能够保证闭环系统所有状态半全局一致最终有界, 且跟踪误差可以收敛至原点的任意小邻域. 相似文献
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机器人操作器的自适应模糊滑模控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机器人动力学系统提出了一种基于模糊逻辑的自适应模糊滑模控制方案.根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力设计控制器,基于李雅谱诺夫方法设计自适应律,证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差的收敛性.控制结构简单,不需要复杂的运算.该设计方案柔化了控制信号,减轻了一般滑模控制的抖振现象.仿真结果表明了所提控制策略的有效性. 相似文献
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基于神经网络的PMSM自适应滑模控制 总被引:7,自引:0,他引:7
结合滑模控制和神经网络各自的优点,对永磁同步电机(PMSM)提出了一种基于神经网络的PMSM自适应滑模控制方案.首先设计了带积分操作的滑模变结构位置控制器,通过递归神经网络的在线学习来实时估计系统参数变化和外部负载扰动等不确定性的界限,减小滑模控制器的控制量.进而,在滑模控制器中又引入饱和函数取代符号函数,进一步减弱"抖振"现象.理论分析和实验仿真对比研究的结果表明所提出方法具有优越的动态性能和鲁棒性. 相似文献
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基于输入输出模型的模糊神经网络滑模控制 总被引:3,自引:0,他引:3
1 引言在实际系统中,一般难以取到系统的状态.因此,如何仅利用输入输出模型来控制系统一直是控制理论工作者关注的话题.Narendra等人[1]通过加入两个‘状态’滤波器设计了一种基于输入输出的模型参考自适应控制方案,提出了一个很好的思想.在其后的数十年中,基于输入输出?.. 相似文献