基于神经网络的增强型自适应滑模控制策略研究

作者：万宇宾; 胡婵娟; 赵金; 王永骥; 万淑芸

来源：微电机, 2011, (03): 51-57.

DOI：10.15934/j.cnki.micromotors.2011.03.015

• 自适应滑模控制
• 神经网络
• 惯量动态 adaptive sliding mode control
• neural network
• inertia dynamic

针对存在显著未知惯量动态的感应电机伺服系统鲁棒跟踪控制问题,提出一种基于神经网络的增强型自适应滑模控制(EASMC)策略,根据实时控制的需要设计了可灵活配置的通用型三层前馈神经网络,并采用结构化补偿方式以充分利用其描述能力;以权值伪边界估计为基础,将不连续投影修正引入权值自适应律以实现权值估计误差有界;构造了基于改进型边界估计方法的自适应开关控制用于补偿包含重建误差、泰勒序列高阶尾项、外部扰动等在内的综合等价扰动项。仿真结果表明,该文提出的控制策略能较好地实现对未知惯量动态的拟合和补偿,有效改善了伺服系统的跟踪性能。

• 单位
  南车株洲电力机车研究所有限公司