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针对塔式起重机存在的负载摆动, 分析塔式起重机的动力学模型, 提出了一种基于遗传算法的塔式起重机神经网络滑模防摆控制新方法. 利用RBF神经网络输出逼近系统的不确定项, 并运用遗传算法优化滑模控制器的参数, 使得参数的收敛速度加快. 该方法削弱了滑模控制系统的高频抖振, 提高了系统的控制性能, 改善了系统的控制品质. 仿真结果表明方法的有效性和可行性. 相似文献
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针对一类非线性不确定系统设计了自适应terminal滑模控制器,使跟踪误差在有限时间内收敛到零,消除了通常滑模变结构控制的到达过程,因而闭环系统从t=0时刻就对干扰具有鲁棒性。采用RBF神经网络逼近系统未知的非线性函数,引入滑模误差对其权值进行在线自适应调整,改善动态性能。最后给出的仿真例子证明了算法的有效性。 相似文献
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针对一类含有非匹配未知参数和非参数不确定性的混沌系统,基于自适应反演和滑模控制方法,研究自适应反演滑模控制策略,实现了不确定混沌系统的调节问题。与现有自适应控制相比,允许系统存在非匹配未知参数和非参数化的不确定性,增强了控制系统的鲁棒性。仿真算例证明了理论研究成果的正确性和鲁棒性。 相似文献
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钟对多连杆柔性关节机械臂,设计了基于高斯径向基函数神经网络(GRBFNN)的滑模控制器,该控制器利用神经网络的逼近能力,将各关节的切换函数作为网络的输入,控制器完全由连续的RBF神经网络实现。利用该控制器与线性二次型跟踪器以及传统滑模控制器对三连杆柔性关节机械臂进行轨迹跟踪控制仿真。仿真结果表明:线性二次型跟踪器具有一定传输时延,滑模控制器跟踪轨迹有明显抖振,而神经滑模控制器取消了切换项,消减了抖振,具有良好的跟踪效果和稳定性。 相似文献
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空间机械臂关节积分反演滑模控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对受到不确定因素影响的空间机械臂关节,设计积分反演(backstepping)滑模控制器进行了精确轨迹控制研究,在反演镇定函数中综合积分项,进一步消除了轨迹跟踪稳态误差;针对难以确定滑模控制系统中不确定因素上界的问题,采用了GRBF(general radial basis function)网络在线估计不确定性上界值,并且推导了网络权值的自适应律,基于Lvapunov理论证明了系统的稳定性和对误差的收敛性.仿真结果表明,该方法提高了机械臂关节轨迹跟踪性能,提高了对于参数摄动和外界干扰等因素的鲁棒性. 相似文献
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大型轮式工程车辆转向系统的神经网络PID控制 总被引:6,自引:0,他引:6
根据大型轮式工程车辆转向系统的对象特点和操纵方式,提出采用基于RBF神经网络控制器来改进常规PID控制器实现系统控制性能。该控制系统结构中,RBF神经网络辨识器(RBFNNI)实现对被控对象的Jacobian矩阵信息的辨识,神经网络控制器(NNC)是基于RBF神经网络实现的单神经元的PID控制器。在对算法进行改进的基础上设计了神经网络结构,并进行了被控对象的仿真分析。实际结果表明该控制方法具有较好的实用性和鲁棒性,可以用于多操纵模式工程车辆转向系统的控制。 相似文献