双电机驱动伺服系统径向基函数神经网络反推自适应控制

摘要：

双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性环节,为了削弱齿隙非线性对系统的动态和稳态性能产生的不利影响,本文提出了一种新的自适应控制方法.首先给出了系统的状态空间模型并分析了双电机同步联动控制的原理,然后应用改进的反推方法,在考虑系统所有的状态变量都能收敛的基础上,引入虚拟控制量,通过逐步递推选择Lyapunov函数,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络在线逼近系统中的不确定函数,设计了基于状态反馈的RBF神经网络反推自适应控制器,并进行了稳定性分析.将单纯的反推控制和RBF神经网络反推自适应控制的仿真结果对比,发现后者的优越性高于前者.最后在实际系统中进行试验,验证了所提控制策略的可行性.

关键词：双电机驱动、RBF神经网络、自适应控制、反推控制、齿隙非线性

所属期刊栏目：35

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61304010;安徽省自然科学基金面上项目1508085MF130;安徽省高校自然科学研究重点项目KJ2015A297

在线出版日期：2018-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1272-1284