电液位置伺服系统的多滑模神经网络控制
陈 刚,柴 毅,丁宝苍,魏善碧
(重庆大学自动化学院,重庆400044)
摘 要:针对电液位置伺服系统存在的强非线性、控制增益未知和非匹配不确定性,通过引入神经网络和带饱和层的多滑模面,提出了一种多滑模神经网络控制方法.该方法运用神经网络的万能逼近特性和滑模控制优良的抗干扰特点,采用构造性方法设计控制器.运用光滑投影算法和积分李雅普诺夫技术,避免了参数漂移和控制器奇异问题.理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真实验表明了理论结果的有效性.
关键词:电液位置伺服系统;滑模控制;神经网络;非线性系统
中图分类号: TP273 文献标识码: A
1 引 言
电液伺服系统具有响应速度快、信号处理灵活、刚度高、输出功率大、结构紧凑和重量轻等优点,在船舶制造、材料处理、农业设备、军事装置和工业设备中得到了广泛应用[1-3].液压动力系统的高度非线性、伺服阀的阀芯换向、运动摩擦等因素使得伺服系统是一个典型的非线性系统,同时系统负载、外界干扰、不同温度下液压油的弹性模量和粘性的变化等因素使得系统存在大量的不确定性[4-6].因此,对电液伺服系统采用常规PID控制算法往往达不到设计要求[3,7].常用的控制算法是在工作点处对电液伺服系统的非线性模型进行线性化处理,并应用线性控制理论对其进行控制器的设计.由于液压系统的工作点一般不固定,这就导致模型误差大,控制效果不理想.滑模控制与状态反馈精确线性化方法相结合的控制策略得到了研究人员的广泛关注,并在液压伺服控制系统中得到了应用.为使系统在滑动模态上运动,变结构滑模控制需要来回地作逻辑切换,容易引起抖振现象[8].变结构控制算法的另一不足之处是要求系统的不确定性满足匹配条件.液压系统的不确定性是非匹配的,且为高阶系统[9].
虽然电液伺服系统得到了广泛应用,但设计一种既能克服系统非线性特性和时变特性,又具有良好跟踪性能的控制器仍很困难.本文将针对电液位置伺服系统,提出一种多滑模神经网络控制策略.当系统信息来源于传感器的数据信息和专家的语言信息时,作者将在另文给出多滑模模糊控制器的设计方法.
2 电液位置伺服系统的数学模型
6 结 论
本文针对具有未知强非线性函数、未知控制增益的非匹配电液位置伺服系统,结合神经网络的万能逼近特性以及滑模控制的强抗干扰性能,提出了一种多滑模神经网络控制策略.控制算法能够克服系统模型中的未建模动态、非匹配不确定性、控制器奇异、参数漂移等问题.算法从理论上保证了跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真结果进一步说明了理论分析的有效性.
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