基于RBF神经网络的中密度纤维板连续热压板厚动态面控制

摘要

针对中密度纤维板(MDF)连续热压工艺特点,考虑到定厚段外负载力干扰对板坯厚度产生的影响,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的动态面板厚度跟踪控制策略.将连续热压机的电液位置伺服系统作为被控对象,首先利用RBF神经网络逼近其外负载力干扰,设计自适应律对网络权值进行调整;然后采用动态面控制(DSC)方法,通过引入一阶低通滤波器计算虚拟控制量导数,避免了反步法设计控制器时易出现的微分项膨胀问题;最后通过选择合适的Lyapunov函数,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,且跟踪误差最终渐进收敛为零.仿真结果表明,所提方法可以有效地确保MDF板厚度跟踪控制精度,并使系统具有较强的鲁棒性.