基于RBF神经网络的伺服系统自适应自抗扰控制.pdf

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1、智能控制技术《电气自动化}2010年第32卷第2期nteligentControlTechniques基于RBF神经网络的伺服系统自适应自抗扰控制AdaptiveAutoDisturbanceRejectionControlforServoSystemsBasedontheRBFNeuralNetwork装甲兵工程学院(北京100072)李匡成(AcademyofArmoredForceEngineering,Beijing100072，China)LiKuangcheng摘要：针对伺服系统中存在的非线性，

2、提出了一种基于RBF神经网络的自适应自抗扰控制(ADRC)方法，设计了基于RBF神经网络的自适应自抗扰ADRC控制器。通过仿真和实验验证了该方法能有效地克服采用PD控制时系统的超速超回现象和爬行现象，在参数变化时具有较好的稳态性能和较强的鲁棒性。关键词：自抗扰控制自适应控制RBF神经网络Abstract：Amethodofadaptiveautodisturbancerejectioncontrol(ADRC)forservosystemsbasedontheRBFneuralnetworkispresen

3、tedtoe—liminatetheinfluenceofnonlinearfactorsandadaptiveADRCcontrollerbasedonRBFneur~networkisdesigned．Finally．bvsimulationandexperimentation，themethodeliminatesstick—slipphenomenoninalowveryvelocityandoscillationphenomenoninahighvelocitywithPDcontro1．This

4、methodimprovessteady—stateperformanceandrobust．Keywords：autodisturbancerejectioncontroladaptivecontrolRBFneuralnetwork【中图分类号]TM301．2[文献标识码]A【文章编号]1000—3886(2010)02—0023—031引言用电流环、速度环的双闭环控制结构。本文主要对速度环的控制自动控制武器系统通常采用伺服系统驱动，系统中的减速器器进行改进，使其具良好的抑制非线性因素影响的能力，系统具

5、有齿轮组间存在间隙，武器平台的部件间存在库仑摩擦，系统参数也良好的性能。存在测量误差，这些都具有不确定性，也都将对系统性能产生严重图中：G4(s)为速度调节器；GAcR(s)为电流调节器；，J为电机的影响。电感；R为电枢电阻；J为折算到电机轴的总负载惯量；为电机ADRC是基于误差反馈策略，不依赖于系统的精确模型，将未转矩系数；为电机反电势系数；为电流反馈系数；为速度知的外部扰动与难以处理的模型耦合项等归结为总扰动，采用反馈系数；为减速比；为永磁同步电机的角速度；为火炮运ESO统一加以观测和补偿，使得系统近似

6、线性化和确定性化，。动角速度；为给定的火炮运动速度；f为摩擦干扰力矩系数；然而，在实际系统实现的过程中，设计上述ADRC控制器存为负载转矩。在两个问题。首先，典型ADRC结构的算法比较复杂，计算量很根据文献【1】，列出全工况条件下武器系统状态方程为大，使得系统的控制周期相对很长。其次，ADRC涉及的可调参数fx=fog，￡)+△)+bu()+d(t)Iv：()()较多，只有选取合适的参数，才能实现良好的控制性能。本文针对经典的ADRC在伺服系统应用中的问题，提出了式中=【-，一】R是系统的状态向量，()和b

7、为系统ADRC优化模型及基于RBF参数调整的ADRC方法，最后通过仿标称参数确定的已知线性动态特性部分；Af()为参数摄动及未真和实验验证了有效性。建模动态等不确定部分；d(t)为系统的负载及摩擦干扰；为控制量；Y为系统的输出。2系统的数学模型及问题描述图1为带非线性因素的武器伺服系统模型。由图可知，系统的3系统自适应ADRC设计非线性因素均处于电流环外，对电流环的设计是没有影响的，即电3．1常规ADRC设计流调节器仍可以按照线性系统理论设计成PI调节器，所以仍然采设计自抗扰控制器如图2所示。图1含非线性因

8、素的武器伺服系统原理框图图2系统ADRC原理框图《电气自动化}2010年第32卷第2期智能控制技术nteligentControlTechniques在式(1)中，b为时变量，但其变化范围不很大，故取其近似扰动的自动补偿。其中-，z，，，s决定了ESO的估计能值：力，是需要经常调试的。参数6为函数的线性区间宽度，用以调节误差特性曲线在接近零点处的斜率，实现消除高频脉动的产bo(2)生。由式(3)中(·)的定义可知