一类非线性系统的自适应控制研究

摘要：

首先针对滑模控制中的高频颤动问题,把模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks)用于滑模控制,提出了模糊神经网络滑模控制器(Fuzzy Neural Networks Sliding Mode Control)设计方法.由于用模糊神经网络的连续输出替代了滑模控制中的控制信号硬切换,因此FNNSMC能有效地消除颤动且其鲁棒性比一般的滑模控制器强,但是其动态上升时间比滑模控制器的大.为解决这个问题,利用滑模控制器(Sliding Mode Controller)具有响应快的特点,在FNNSMC的基础之上,提出了一种自适应控制方案.该方法由SMC和FNNSMC构成,将SMC与FNNSMC有机结合,通过平滑切换实现自适应控制.我们的思路是用SMC把状态”滑模”到边界层内,然后在边界层内用FNNSMC控制.由于在边界层外SMC不会发生高频颤动现象,而在边界层内FNNSMC能消除颤动.因此文中提出的自适应控制方案不仅能消除颤动而且其动态性能良好.理论分析和仿真结果均说明了所提方法的有效性.

关键词：模糊神经网络、滑模控制、模糊神经网络滑模控制器、自适应控制

所属期刊栏目：22

分类号：TP272.2(自动化技术及设备)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：20-24