基于RBF網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)滑模控制研究.pdf

1、滑模變結(jié)構(gòu)控制具有響應(yīng)快和對系統(tǒng)參數(shù)以及外部干擾呈不變性的優(yōu)點，而且其算法簡單易于工程實現(xiàn)，近年來在解決復(fù)雜非線性系統(tǒng)的綜合問題時取得了比較突出的進展。本文主要討論如何將滑模變結(jié)構(gòu)控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以產(chǎn)生性能更為優(yōu)越的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)控制；同時，在算法上著重研究如何提高網(wǎng)絡(luò)的收斂性。 首先本文從提高RBF網(wǎng)絡(luò)的收斂性和精度出發(fā)，根據(jù)分組優(yōu)化理論，提出了一種RBF網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)算法，對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值采用常規(guī)的遞推最小二乘法進行迭代

2、，而對于隱單元節(jié)點的中心和寬度則采用動量因子法進行調(diào)整，仿真結(jié)果證明了其精度優(yōu)于常規(guī)的梯度下降法。 然后，針對線性不確定系統(tǒng)，本文采用等效滑?？刂频姆椒ǎ矗焊鶕?jù)系統(tǒng)的確定部分計算出等效控制量，同時利用一個RBF網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)的不確定部分進行補償?shù)玫角袚Q控制量。仿真結(jié)果證明此方法比采用固定切換控制增益的方案抖振有所減小，且不需要知道不確定部分的上界。 近年來趨近律方法在滑模控制中得到了廣泛應(yīng)用，本文以離散指數(shù)趨近律為例，定量

3、分析了離散滑?？刂频亩墩翊笮。⑻岢隽艘粋€參數(shù)時變的自適應(yīng)離散指數(shù)趨近律。 最后，針對復(fù)雜未知非線性系統(tǒng)，本文提出了一種基于系統(tǒng)辨識的自適應(yīng)滑?？刂频脑O(shè)計方法，根據(jù)RBF網(wǎng)絡(luò)估計的系統(tǒng)參數(shù)，利用趨近律的方法來設(shè)計滑?？刂破鳎鉀Q了復(fù)雜非線性系統(tǒng)的滑?？刂茊栴}。以倒立擺模型為被控對象進行仿真，結(jié)果說明這種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的方法比采用RBF網(wǎng)絡(luò)直接實現(xiàn)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制的方案具有更好的跟蹤性能，且系統(tǒng)抖振明顯減小，系統(tǒng)魯棒性增強