基于自组织小波小脑模型关节控制器的不确定非线性系统鲁棒自适应终端滑模控制

摘要：

针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller, SOWCMAC)的鲁棒自适应积分末端(terminal)滑模控制策略。首先,将小脑模型、自组织神经网络和小波函数各自优势相结合,给出一种SOWCMAC,以保证干扰估计方法具有快速学习能力和更好的泛化能力。其次,设计两种改进的terminal滑模面构造方法,并分别给出各自的收敛时间。然后,基于SOWCMAC和改进的积分terminal滑模面,给出不确定非线性系统鲁棒自适应非奇异terminal控制器的设计过程,其中通过构造自适应鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,并利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性。最后,将该方法应用于近空间飞行器姿态的控制仿真实验,结果表明所提出方法有效性。

关键词：terminal滑模控制、自适应控制、有限时间收敛、小脑模型、自组织神经网络

所属期刊栏目：33

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61403161,61503156;山东省自然科学基金项目ZR2012FQ030;济南大学博士基金项目XBS1459资助.Supported by National Natural Science Foundation of China61403161，61503156;Natural Science Foundation of Shandong ProvinceZR2012FQ030;Doctoral Foundation of University of JinanXBS1459

在线出版日期：2016-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：387-397