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自适应模糊小波滑模控制在交流伺服系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某武器大功率交流伺服系统的位置跟踪问题,提出了一种基于自适应模糊小波神经网络快速终端滑模控制(AFWN-FTSMC)方法。为使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,采用自适应模糊小波神经网络控制器(AFWNC)逼近滑模控制中的等效控制部分,解决了由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题;同时利用自适应PI控制来降低系统的抖动,并采用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法可以有效抑制抖振,提高系统的瞬态响应性能和控制精度,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。 相似文献
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一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang (TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRWNN)构成。给出了SRWNN参数的迭代算法,利用SRWNN辨识器为控制器提供实时梯度信息,有效地克服了参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,且具有良好的动态特性。采用Lyapunov稳定性理论方法证明了闭环系统的稳定性。仿真研究和样机试验结果证明了所提方案的有效性和正确性。 相似文献
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针对采用永磁同步电机驱动的火箭炮交流伺服系统存在摩擦、惯性力矩、变负载及不同工况下内外扰动等复杂非线性问题,考虑到自抗扰控制(ADRC)抗内外干扰能力强和分数阶PID控制动态性能好,设计了一种分数阶PID改进型自抗扰控制器(FOPID-IADRC)。为了取得良好的动态性能和减少参数计算量,采用分数阶PID控制器取代非线性状态误差反馈器;引入粒子群优化算法,对FOPID控制器的5个控制参数进行实时在线自整定。仿真和半实物台架实验结果表明:该控制策略能够有效抑制位置扰动,具有良好的动态性能和较强的抗干扰能力。 相似文献
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为了抑制炮控系统电动负载模拟器中存在的多余力矩,进一步提高其输出力矩的控制精确度和动态特性,对电动负载模拟器力矩输出的影响因素进行研究。首先结合电动负载模拟器系统的结构组成和工作原理,建立数学模型,得到输出力矩对应的传递函数和具体影响因素;然后依次研究电动负载模拟器系统的连接刚度、力矩电机的输入力矩、负载电机的角度、摩擦、间隙等非线性时变量对系统力矩输出的影响,并分别采用时频阈分析和谐波跟踪等方法进行性能评估;最后结合具体仿真和实验数据,分析影响力矩电机输出力矩谐波畸变的定性和定量关系,为提高电动负载模拟器控制性能提供有力的理论支撑。 相似文献
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针对某新型车载多管负载存在内外扰动影响、行进间不易稳定的难点,设计一种扰动速度神经网络自适应补偿的稳定控制器。优化设计负载结构使耳轴两端的载荷基本平衡,减小控制过程中由于克服不平衡力矩所产生的能量消耗,以及非线性力矩干扰。稳定控制器采用PI控制计算主控制量;由扰动速度、扰动加速度作为输入构成单神经元控制器计算补偿控制量;利用扩张状态观测器观测载体行进间负载所受到的扰动速度,利用混合微分器得到扰动加速度;由扰动速度、扰动加速度构成单神经元控制器计算补偿控制量;利用RBF神经网络提供梯度信息,对速度补偿系数和加速度补偿系数进行在线学习。数值仿真及台架试验结果表明,所设计稳定控制器具有较强的自学习和自适能力,对不同频率、幅值的扰动均具有鲁棒性,参数学习时间小于3.7 s,积分位置误差均方差小于0.33 mil,由此验证了所提出控制策略对于提高某新型车载多管负载稳定控制精度的可行性和有效性。 相似文献
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机载目标跟踪系统由于受到外部干扰、内部参数摄动和未建模动态等扰动的影响,使跟踪控制分系统设计面临巨大的挑战。以两轴四框架的光电稳定平台为对象研究抗扰动控制方法,针对自抗扰控制的扰动补偿一般留有扰动残差和滑模控制会引入较大抖振的问题,设计一种自抗扰与快速非奇异终端滑模组合控制的方法。利用线性扩张状态观测器来估计总扰动量并在控制端进行补偿,从而允许设计滑模控制的控制率时采用较小的滑模切换增益,并通过设计快速非奇异终端滑模面得到控制率,加快系统收敛的同时避免非奇异现象。数值仿真结果表明,该组合控制方法在外部扰动和模型不确定性的影响下,可以实现快速收敛与高跟踪精度的同时引入较小的抖振,并且实现了机载目标跟踪系统需求的快速响应性能,验证了这个组合控制方法的有效性。 相似文献
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