滑模变结构的智能控制及其应用
张昌凡,王耀南
(湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082)
摘要:分析和设计了一个对不确定参数变化和外部干扰呈不灵敏性的智能滑模变结构控制器。该文提出的模糊神经滑模控制器,能有效地解决滑模变结构的2个主要问题。仿真和实验的结果表明,该控制器具有较好的动态性能和鲁棒性。
关键词:模糊神经网络;滑模;智能控制
中图分类号:TM183 文献标识码:A
1 引言
在现代复杂工业过程控制中,虽然被控对象极其复杂,但人们仍然期望这类系统保持良好的稳定性和动、静态性能。为了满足这种要求,人们引入了许多新的控制策略,滑模变结构控制就是其中的一种[1]。滑模变结构控制的最大特点是鲁棒性较强而且工程实现容易。但它存在高频抖动的现象且设计中需知道系统不确定性参数和扰动的界限[2]。抖动使系统振荡而导致无法精确定位;测定系统不确定参数和扰动的界限则影响了系统鲁棒性进一步发挥。模糊神经网络具有很好的学习能力,将滑模变结构控制与神经网络相结合是设计鲁棒控制器的良好途径。
本文介绍了一种模糊神经滑模控制方法,用于减少抖动现象,并可在不知道系统不确定参数和扰动上下界的情况下完成对系统的自适应控制,适用于复杂工业过程控制。
2 控制系统的设计
2.1 滑模变结构控制器[3]
考虑n阶线性单输入单输出系统,系统状态方程为
4 结论
本文提出的滑模变结构智能控制,其理论分析和实际应用均表明控制效果好,鲁棒性较强。由于采用离线训练模糊神经网络,然后应用该网络在线调整控制器参数的方案,适合于微机实时控制,可满足复杂工业过程控制的需要。
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