학술논문
RBF神经网络的机电伺服系统固定时间滑模控制 / Fixed time adaptive sliding mode control of mechatronics servo system based on RBF neural network
Document Type
Academic Journal
Author
Source
上海电机学院学报 / Journal of Shanghai Dianji University. 26(5):281-287
Subject
Language
Chinese
ISSN
2095-0020
Abstract
为实现机电伺服系统的高精度跟踪控制,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的固定时间滑模控制方法.首先,将可变指数滑模面与常数指数滑模面结合,构造了固定时间滑模控制器,能够削弱抖振问题,使系统在固定时间内收敛;其次,考虑到系统扰动的边界难以确定,引入双隐含层RBF神经网络对扰动进行逼近和补偿;最后,通过将隐含层与输出层的网络连接权重设计成自适应更新的参数,进一步提高神经网络的逼近与补偿能力.结果表明:所提出的控制方法对控制系统有着更好的补偿效果,能够更好地削弱外界干扰对系统造成的影响,实现机电伺服系统的精确跟踪控制.