基于神经网络的电液转台非线性积分滑模控制

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1、2014年3月北京航空航天大学学报March2014第40卷第3期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．40No．3基于神经网络的电液转台非线性积分滑模控制韩松杉焦宗夏汪成文石岩(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100191)摘要：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(RadialBasisFunction)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

2、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．关键词：液压伺服控制；电液飞行转台；径向基函数神经网络；积分滑模；鲁棒控制中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1001．5965(

3、2014)03-0321-06Integralslidingmodenonlinearcontrollerofelectrical-hydraulicflightsimulatorbasedonneuraInetworkHanSongshanJiaoZongxiaWangChengwenShiYah(SchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)Abstract：Forthefeaturetha

4、thigh—accuracyelectrical—hydraulicflightsimulator(EHFS)ishighlynon—linearandcontainsparametricuncertaintiesanduncertainnonlinearities，anintegralslidingmodenonlinearro—bustcontrollerbasedonradialbasisfunction(RBF)neuralnetworkwasproposed．TheadaptiveRBFneuralnetworkwasadoptedtoeliminatetheeffe

5、ctofparametricuncertaintiesanduncertainnonlinearities．Byreduc—ingthegainofswitchingfunctioninslidingmodecontroller，chatteringphenomenoncouldbeminimizedsignif-icantly．Thesteadystateerrorfromexternaldisturbancescouldbeeliminatedbyintegralslidingcontrollaw，whichwasdividedintoanequivalentcontrol

6、lawandahittingcontrollaw．Equivalentcontrollawwasdesignedtokeepthesystemslidingalongtheslidingsurface．Hittingcontrollawwasappliedtodrivetherepresentationpointofthestatespaceontotheslidingsurface．ThegloballyasymptoticstabilityofdevelopedcontrollerwasprovenviaLyapunovanalysis．Comparativeexperim

7、entalresultsdemonstratetheeffectivenessoftheproposedalgorithm．Keywords：hydraulicservocontrol；electrical—hydraulicflightsimulator；radialbasisfunctionneuralnetwork；integralslidingmode；robustcontroller电液飞行仿真转台是飞行器和导弹研制过程中进行地面半实物仿真和部件实验的关键设备，其性能直接影响到地面