基于超级基神经网络的自适应反演非奇异滑模纱线恒张力控制

作     者：王罗俊 彭来湖 熊叙一 李杨 胡旭东 WANG Luojun;PENG Laihu;XIONG Xuyi;LI Yang;HU Xudong

作者机构：浙江理工大学浙江省现代纺织装备技术重点实验室浙江杭州310018 浙江机电职业技术大学自动化学院浙江杭州310053 

基　　金：国家重点研发计划项目(SQ2023YFB3200093) 浙江省“高层次人才特殊支持计划”科技创新领军人才项目(2023R5212) 浙江机电职业技术大学科教融合重点培育项目(A-0271-24-209) 浙江省教育厅一般科研项目(Y202456420) 

出 版 物：《纺织学报》 (Journal of Textile Research)

年 卷 期：2025年第46卷第2期

页      码：92-99页

摘      要：为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致的不确定性响应,将HBF神经网络与区间观测器相结合设计了一个区间状态观测器,估算出系统转速及纱线张力的边界范围,提高了状态识别的准确性。基于纱线张力估算值,构建反演非奇异终极滑模控制器,确保了张力跟踪误差能够在短时间内迅速收敛,从而增强了系统的鲁棒性与动态响应能力。仿真和实验结果表明:所提控制方法成功地使运动纱线张力在1.6 s内达到并维持在预设值,调节时间相较于标准滑模控制及现有文献中的滑模控制器分别缩短了57%和33%,验证了该控制算法的高效性与可靠性。

主 题 词：纱线张力 超级基神经网络 状态观测器 张力误差 滑模控制器 针织圆机 

学科分类：0821[工学-兵器类] 08[工学] 082101[082101] 

核心收录：

D　O　I：10.13475/j.fzxb.20240904301

馆 藏 号：203157579...