基于LMI和扰动观测器的电动伺服系统RBF神经网络控制

为了提高电动伺服系统的加载力跟踪精度，基于线性矩阵不等式(LMI)设计扰动观测器和控制器。针对系统中的非线性因素，采用RBF神经网络逼近系统的数学模型；在建立系统跟踪目标模型的基础上，根据LMI设计扰动观测器对控制器进行多余力的补偿，利用李雅普诺夫函数证明扰动观测器和控制器的收敛；在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型，分析扰动观测器和RBF神经网络在不同工况下对系统相应量的精准估计，且误差均满足所设定的性能指标，同时与PID控制相比较，证明所提控制策略的控制性能更优。