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针对高精度电液飞行仿真转台具有高度非线性、参数不确定和不确定非线性等特点,提出了一种基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的非线性积分滑模鲁棒控制方法.采用自适应RBF神经网络对该系统存在的参数不确定性和不确定非线性进行补偿,从而降低滑模控制器对切换项的增益的需求,进而减小系统抖振幅值.积分滑模面的设计能消除外部干扰对系统带来的稳态误差.根据积分滑模变结构控制器的特点,将控制律分为等效控制律和到达控制律.等效控制律使系统运动于滑模面附近,到达控制律可使处于状态空间内任意初始位置的系统趋近于滑模面,并进一步通过Lyapunov方法证明了系统的渐近稳定性.实验结果表明,所提出的非线性控制器不仅能满足电液转台的高精度跟踪性能的要求,且对参数不确定性和不确定非线性具有一定的鲁棒性. 相似文献
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电液飞行转台的分数阶积分滑模非线性控制 总被引:1,自引:1,他引:0
电液飞行转台是飞控系统半实物仿真测试的关键设备,它是在实验室条件下复现飞行器运动姿态的高精尖试验设备,具有重大经济价值和国防战略意义.为提高该设备的动态跟踪精度,提出一种基于分数阶积分滑模的非线性鲁棒控制策略.在积分滑模控制器中引入分数阶算子,能更有效地提升系统瞬态响应,并能提供更多的控制自由度.同时基于 Lyapunov 分析方法证明了该控制器在存在参数不确定、强外干扰力矩和未知非线性摩擦特性等情况下仍能保证系统的全局渐近稳定性.以某型电液飞行转台外框阀控马达为例,针对多种运动工况进行仿真分析,结果表明该方法能有效提高系统的瞬态性能和鲁棒能力. 相似文献
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