液压伺服位置系统的神经网络backstepping控制

摘要

针对液压伺服位置系统存在的参数不确定性、外部干扰和输入饱和的问题,提出了一种神经网络backstepping控制算法.设计了神经网络辅助状态观测系统,并根据辅助状态观测误差来调节神经网络的权值,进而实现对系统复合干扰的在线观测.把该复合干扰的观测值引入到backstepping控制设计中,使得控制器能够对系统的复合干扰进行有效补偿;在backstepping设计过程中采用二阶滑模滤波器以避免微分项爆炸问题,简化了控制器的设计.通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有信号一致最终有界.仿真结果表明,所设计的控制器能够有效地削弱参数不确定性、外部干扰和输入饱和对系统的影响,增强了系统的鲁棒性,实现了系统输出对期望位置的准确跟踪.