基于扰动观测器的双容液位系统RBF神经网络滑模控制

作     者：张克 于海生 孟祥祥 颜克甲 ZHANG Ke;YU Haisheng;MENG Xiangxiang;YAN Kejia

作者机构：青岛大学自动化学院山东青岛266071 山东省工业控制技术重点实验室山东青岛266071 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61573203) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF005) 

出 版 物：《控制工程》 (Control Engineering of China)

年 卷 期：2024年第31卷第5期

页      码：954-960页

摘      要：针对双容液位系统存在的外部扰动、模型参数不确定等问题,设计了一种基于非线性扰动观测器(nonlinear disturbance observer,NDOB)的径向基函数神经网络滑模控制(radial basis function neural network sliding mode control,RNNSMC)方法。建立双容液位系统数学模型,采用积分型滑模面来提高系统的鲁棒性,在常规积分滑模控制的基础上,通过RBF神经网络(RBF neural network,RNN)对系统的非线性函数进行逼近,并设计非线性扰动观测器估计外部扰动,选用Lyapunov稳定性判据证明了控制策略的闭环稳定性。仿真结果表明,所提控制策略与积分滑模控制(integral sliding mode control,ISMC)方法相比,不需要精确的数学模型,且控制精度更高,抗干扰能力更强。

主 题 词：RBF神经网络 滑模控制 双容液位系统 非线性扰动观测器 外部扰动 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

D　O　I：10.14107/j.cnki.kzgc.20211034

馆 藏 号：203127954...