基于多层神经网络的机电伺服系统积分鲁棒控制

摘要：

针对含有模型不确定性的机电伺服系统,设计一种基于多层神经网络干扰补偿的控制策略.通过多层神经网络对与状态有关的干扰进行在线估计,以提高基于模型前馈控制输入的补偿精度,然后结合误差符号积分鲁棒(RISE)反馈控制方法,通过RISE的鲁棒增益处理神经网络逼近误差与未估计干扰,从而抑制干扰对伺服性能的不利影响.基于Lya-punov稳定性理论,证明了所提出控制器的闭环系统半全局渐近稳定,且系统所有信号有界.仿真结果表明:所提出的控制策略具有很好的干扰抑制能力,可显著提高机电伺服系统的跟踪精度.

关键词：机电伺服系统、建模不确定性、鲁棒控制、多层神经网络

所属期刊栏目：48

分类号：TH113

资助基金：2017广东省教育厅青年创新人才类项目;东莞市社会科技发展项目

在线出版日期：2020-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：142-146