基于RBF神经网络自适应滑模控制技术的某舰炮装填机构控制研究

针对某舰炮装填机构工作过程中存在的非线性海浪干扰、参数时变等不确定问题,设计了一种RBF神经网络自适应滑模控制器。在建立其系统动力学模型的基础上,利用RBF神经网络的学习和自适应特性实现对海浪环境扰动量的预测,并通过Lyapunov分析法导出自适应律,证明了该方法的稳定性。采用新式饱和函数替换切换函数,可有效抑制趋近过程中的抖振产生。仿真结果表明,该控制策略的综合控制性能优于普通滑模和PID控制器的控制效果,使系统在海浪干扰条件下仍具有良好的稳态性能,同时具有较强的抗干扰能力和良好的位置跟踪能力。     

基于干扰观测器的弹丸协调器电液伺服系统自适应滑模控制

针对弹丸协调器电液伺服系统中存在非匹配不确定性和参数不确定性问题,提出一种基于干扰观测器的自适应滑模控制策略。采用干扰观测器估计系统中的非匹配不确定性,通过Lyapunov稳定性理论证明干扰观测器的稳定性,并将其引入新型积分滑模切换函数的设计中,使控制器能够对非匹配不确定性提供有效补偿,提高控制精度。为了降低系统参数不确定性的影响,在滑模控制器设计中引入自适应律以保证控制器的动态性能,并对控制器的全局稳定性进行了证明。实验结果表明：采用的干扰观测器和自适应律能够准确描述系统特性;基于干扰观测器的自适应滑模控制器能够满足期望轨迹的跟踪要求,使设计的控制器在不同工况下均具有较好的动态跟踪特性和稳态精度,并具有较强的鲁棒性。     

基于RBFSMC 的舰载武器随动系统控制策略

为解决舰载武器在海上射击时精度不高的问题,提出一种基于RBF 神经网络滑模控制策略。根据舰载武 器随动系统的工作原理,建立舰载武器随动系统数学模型,利用滑模在非线性控制中的优越性,采用RBF 神经网络 对系统的摄动参数进行自适应逼近,解决滑模在切换时产生的抖振问题,得出舰载武器随动系统位置控制器的控制 律。仿真结果表明：该控制策略能提高舰载武器随动系统的快速响应能力和动态精度,满足系统要求。     

基于神经网络的 PMSM 分数阶积分滑模控制

为了提高永磁同步电机调速控制性能,在分数阶积分滑模控制策略的基础上,设计一种基于神经网络的 变阶次分数阶积分滑模控制策略。利用分数阶积分随时间缓慢衰减的特性来增强系统的鲁棒性,通过指数趋近律削 弱滑模面的抖振现象,分析了分数阶阶次对系统动态性能的影响,引入 RBF 神经网络对滑模面函数中的分数阶积分 阶次进行动态调节,提高了系统的综合性能。仿真结果表明：与固定阶次的分数阶积分滑模控制相比,该控制方法 有利于取得更好的动态跟踪性能和稳定精度。     

基于RBF+NTSMC的舰载火箭炮随动系统控制研究

针对舰载火箭炮控制系统存在火箭炮射速、跟踪精度的问题,提出了一种基于RBF神经网络的非奇异终端滑模控制(NTSMC)策略。基于非奇异终端滑模控制强鲁棒性的特点,用RBF神经网络对未建模动态进行自适应逼近,将RBF神经网络与非奇异终端滑模控制相结合,既保持系统良好的鲁棒性又提高了火箭炮发射精度。仿真结果表明:与传统的NTSMC相比,该控制策略有效地提高舰载火箭炮系统的响应速度、鲁棒性以及发射的命中精度。     

炮控系统电动负载模拟器神经网络滑模控制

为解决炮控系统电动负载模拟器存在多余力矩的问题,对其神经网络自适应滑模控制进行研究。结合滑 模控制器的特点,构建电动负载模拟器系统模型,通过滑模控制器对复杂非线性系统建立控制器,采用 RBF 神经网 络与滑模相结合的控制方法,利用 RBF 神经网络对系统摄动参数和未建模动态进行自适应逼近,可降低切换增益及 有效地抑制抖振,并对其进行仿真分析与验证。仿真结果表明：该控制策略具有较高的控制精度,且鲁棒性好,满 足系统的控制要求。     

无人炮塔火力线跟踪神经滑模控制

针对无人炮塔火力线跟踪动力系统中存在的火力瞄准机构运动使系统动力参数摄动和火炮射击时冲击使系统输入存在外部干扰问题,提出了一种神经滑模控制策略。采用非奇异终端滑模面保证系统状态能够在有限时间内到达滑模面和平衡点;采用径向基函数神经网络自适应地补偿系统摄动和冲击干扰,保证滑模控制在滑模面的运动。应用李亚普诺夫稳定性判据证明了控制器稳定性和火力线跟踪误差收敛性。仿真结果表明,通过神经网络的在线学习实现了火力线位置精确和鲁棒跟踪,并充分抑制了滑模控制中的抖振现象。该方法是有效的。针对无人炮塔火力线跟踪动力系统中存在的火力瞄准机构运动使系统动力参数摄动和火炮射击时冲击使系统输入存在外部干扰问题,提出了一种神经滑模控制策略。采用非奇异终端滑模面保证系统状态能够在有限时间内到达滑模面和平衡点;采用径向基函数神经网络自适应地补偿系统摄动和冲击干扰,保证滑模控制在滑模面的运动。应用李亚普诺夫稳定性判据证明了控制器稳定性和火力线跟踪误差收敛性。仿真结果表明,通过神经网络的在线学习实现了火力线位置精确和鲁棒跟踪,并充分抑制了滑模控制中的抖振现象。该方法是有效的。     

基于扰动观测器的协调器自适应滑模控制

为提高某型火炮协调器在复杂运动工况下的控制精度,以协调器液压系统为研究对象,提出一种基于扰动观测器的自适应滑模控制策略。滑模控制可使系统遵循所设计的滑模动态面状态轨迹,实现系统的非线性控制;增加自适应策略可防止系统因滑模切换增益过大而失效;在此基础上增加扰动观测器进行前馈补偿,能减小系统参数变化和未知扰动对系统的影响,减少抖振,有效提高控制性能。联合仿真和实验结果表明,该控制策略能较好地提高系统控制精度。     

基于SMDO-NGPC的无人机姿态控制律设计

针对无人机在飞行过程中存在的强非线性、快时变、强耦合,以及参数不确定和外部干扰情况下的鲁棒性差等姿态控制问题,采用了基于滑模干扰观测器的非线性广义预测控制算法对姿态控制律进行了设计。该方法融合了非线性广义预测控制算法的良好动态性和滑模干扰观测器的强鲁棒性,将无人机的姿态分为快、慢两个回路并分别将该方法应用到两个回路的控制律设计中,最后设计出快、慢回路控制律表达式及滑模干扰观测器模型。仿真结果表明:基于滑模干扰观测器的非线性广义预测控制算法的无人机姿态控制律能够克服外界干扰及气动参数大范围摄动的影响,具有良好的控制性能和抗干扰能力,可以更好地适应无人机快时变、高精度和强鲁棒的控制要求。     

某舰载火箭炮交流伺服系统并行复合控制方法

针对舰载火箭炮在发射过程中会受到风浪以及自身扰动的影响而导致射击精度和稳定性降低的问题,提出一种RBF神经网络滑模-模糊PID控制方法。利用RBF神经网络来削弱滑模的抖振,在误差较小时提高响应速度和鲁棒性;利用模糊规则对PID参数进行调整,在误差较大时提高控制精度。仿真结果表明：该复合控制策略可使舰载火箭炮交流伺服系统具有更高的射击精度和反应速度,提高系统性能。     

基于神经网络干扰观测器的导弹飞行控制器设计

利用RBF神经网络的自学习能力,并结合非线性动态逆原理,设计了一种基于RBF神经网络干扰观测器的导弹动态逆控制器。根据时标分离的原则,可将导弹系统分解为快慢不同的四个回路,本文主要对快、慢两个回路分别设计动态逆控制器,并且在慢回路利用RBF神经网络干扰观测器估计导弹所受的扰动,同时,用于在线估计动态逆误差,降低了控制器对干扰和模型精确度的要求,增强了控制器的适应性。仿真结果表明,该控制器具有有效性和鲁棒性。     

基于自适应模糊神经网络的非线性系统鲁棒故障诊断

针对一类非线性闭环稳定系统，在考虑噪声干扰和系统参数不确定误差条件下，用自适应模糊系统进行非线性补偿，提出了一种基于自适应模糊状态观测器实现状态观测和故障检测，再由RBF神经网络故障逼近器实现故障在线跟踪的鲁棒故障诊断方法。为确保观测器和诊断系统的鲁棒性，给出了闭环系统在有界噪声干扰和系统不确定误差下的稳定性定理，并进行了证明。     

基于小波动态神经网络的非线性系统鲁棒故障检测

针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,采用小波动态神经网络设计非线性观测器,以实现系统的实时鲁棒故障检测。通过小波网络逼近非线性项提高状态估计的精度,并在动态网络中加入鲁棒项增强了对不确定干扰的鲁棒性。同时采用RBF神经网络(RBFNN)对残差序列进行实时预测,实现了故障预报功能。文中证明了观测器设计的稳定性和鲁棒性,仿真示例验证了该方法的有效性。     

基于干扰观测器的级联气动肌肉肘关节滑模控制

肘关节的设计和控制是仿人手臂的研究重点。为了得到肘关节的模型,首先搭建测试平台对单根气动肌肉进行静态建模,再建立级联式肘关节的名义模型,采用最小二乘参数辨识得到模型的参数。基于Luenberger干扰观测器设计了滑模控制律。分别采用PID控制、滑模控制和基于干扰观测器的滑模控制对肘关节位置跟踪进行仿真和实验,在仿人手臂末端夹持半瓶矿泉水作为负载和外界不确定性干扰,测试3种控制算法的性能。仿真和实验结果表明,基于干扰观测器的滑模控制位置跟踪精度和鲁棒性均优于滑模控制和PID控制。     

基于干扰观测器的运载火箭助推段姿态控制

针对刚体运载火箭助推飞行段的姿态控制问题,提出了一种基于干扰观测器的自适应滑模控制方法。首先,根据姿态动力学模型建立了面向姿态控制的通用模型。其次,针对通用模型中参数不确定性和外界干扰,设计了干扰观测器实时观测后补偿到自适应滑模控制器中,并结合Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性。最后,对比传统的PD控制器,在模拟大气环境中进行了姿态控制系统仿真。仿真结果表明,该方法与传统控制方法相比,控制精度和鲁棒性显著提高。     

防空多管火箭炮位置控制器的模糊滑模设计

针对防空多管火箭炮交流位置伺服系统转动惯量和负载力矩变化大等特性,设计了基于模糊滑模控制的位置控制器。利用模糊控制调整滑模切换部分的控制,使系统对内部参数变化和外部干扰等不确定项均具有全局鲁棒性。仿真结果表明该控制策略不仅保证了系统的静、动态特性,而且有效消除了系统的抖振现象。     

基于干扰观测器的电液位置伺服系统跟踪控制

针对电液位置伺服系统存在匹配和不匹配模型不确定性的问题,提出一种基于滑模的模型不确定性补偿控制策略。通过设计滑模观测器估计电液位置伺服系统的匹配和不匹配模型不确定性,以在控制器设计中将其补偿,有效地削减控制器不连续项增益。将观测器滑模面引入到控制器滑模面中构造新的控制器滑模面,消除不确定性的估计误差,以保证控制器良好的动态性能。此外,不使用系统加速度信息,以降低可测噪声对跟踪性能的恶化。通过Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的全局稳定性。仿真结果显示,与积分滑模控制策略相比,所提方法能够补偿电液位置伺服系统中存在的匹配和不匹配模型不确定性,同时削弱滑模控制的抖振,具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

基于高阶滑模的新型干扰观测器设计

针对传统滑模干扰观测器计算复杂、跟踪干扰速度慢等不足,基于自适应super-twisting算法提出一种新型干扰观测器技术。回顾已有滑模干扰观测器方法的基本原理并分析其跟踪速度慢、计算复杂的原因;基于辅助滑模面技术及自适应super-twisting算法设计高阶滑模干扰观测器,并证明其对干扰的快速跟踪特性。仿真分析表明,相比于已有滑模干扰观测器,该算法具有跟踪干扰速度快、计算简单的优点。     

强冲击载荷下火箭炮位置伺服系统跟踪控制

针对火箭炮位置伺服系统,提出了一种基于干扰估计的鲁棒跟踪控制策略。考虑火箭炮运行过程中存在的系统参数摄动和复杂外干扰,将两者归为总干扰,采用有限时间干扰观测器对其进行了有效的估计,在此基础上进一步设计了基于指令信号的鲁棒反馈控制器,该控制器中使用指令及指令的导数代替状态反馈信息,从而避免了测量噪声带来的不良影响。通过Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,系统能够实现优良的跟踪性能,验证了控制器和有限时间干扰观测器的有效性。     

火箭炮交流位置伺服系统滑模变结构控制策略

对多管火箭炮负载特性，转动惯量变化规律及其燃气流冲击力矩作用规律进行了定量分析，基于此设计了多管火箭炮交流位置伺服系统结构并提出了滑模变结构控制策略，对其具体控制结构的形式进行了分析，提出了统一滑模变结构控制和串级滑模变结构控制两种方案。最后给出了两种滑模变结构控制结构的计算机仿真结果，结果表明该控制策略具有较强的抗负载扰动能力和参数鲁棒性，可以适应多管火箭炮的负载干扰力矩以及转动惯量的变化。