摘要：目前机电作动器由于具有干净、维护方便等优点,越来越受到航空业的青睐。航空机电作动器的特点是控制精度、稳定性和响应速度要求高,针对以上特点,提出了一种基于多层神经网络的快速终端滑模控制策略。为了提高航空作动器响应速度和跟踪精度,设计了快速终端滑模控制策略,不仅可以加快系统响应而且可以在无扰动情况下实现系统的有限时间稳定。针对系统参数不确定性和外部扰动,设计多层神经网络进行估计并通过前馈方法加以补偿。针对神经网络的重构误差,设计了非线性鲁棒项加以克服。利用李亚普洛夫稳定性定理证明了控制系统在有扰动情况下可以实现有界稳定。实验结果表明:所设计的控制器具有良好的参数自适应和抗干扰能力,同时具有更高的跟踪精度和更快的响应速度。

摘要：针对机电作动系统在低速阶段摩擦非线性明显且同时存在其他干扰,易导致系统跟踪精度、稳定性下降这一问题,设计基于非线性观测器摩擦补偿的自适应鲁棒控制器.针对摩擦非线性,利用LuGre摩擦模型描述系统的摩擦现象,提出非线性观测器对模型的内部摩擦状态进行观测.针对系统摩擦系数、转动惯量及其他不确定性参数,设计参数自适应律进行估计.利用前馈补偿的方法,对摩擦非线性和参数不确定性进行补偿,设计鲁棒项克服系统的其他扰动.利用Lyapunov稳定性定理证明了提出的控制器在存在扰动的情况下可以实现系统的有界稳定性.实验结果表明,提出的控制器具有较高的控制精度与较强的鲁棒性,跟踪精度较传统的PID控制器提高了一个数量级.