自适应模糊小波滑模控制在交流伺服系统中的应用  

Application of Adaptive Fuzzy Wavelet Neural Sliding Mode Control in AC Servo System

作　　者：侯润民[1] 刘荣忠[1] 侯远龙[1] 高强[1] 杨国来[1] 

机构地区：[1]南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094

出　　处：《兵工学报》2014年第6期769-775,共7页Acta Armamentarii

基　　金：国家重点基础研究发展计划项目(61311603)

摘　　要：针对某武器大功率交流伺服系统的位置跟踪问题,提出了一种基于自适应模糊小波神经网络快速终端滑模控制(AFWN-FTSMC)方法。为使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,采用自适应模糊小波神经网络控制器(AFWNC)逼近滑模控制中的等效控制部分,解决了由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题;同时利用自适应PI控制来降低系统的抖动,并采用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法可以有效抑制抖振,提高系统的瞬态响应性能和控制精度,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。An adaptive fuzzy wavelet neural network fast terminal sliding mode control （AFWN-FTSMC） approach is proposed to control the position of high power AC servo system in a certain weapon. An adap- tive fuzzy wavelet neural network controller （AFWNC） is introduced to approach the equivalent control of sliding mode control, which solves the problem that the equivalent control can not be obtained accurately because of the uncertain parameter and external disturbances of the system. The controller can be de- signed without accurate mode. An adaptive proportional-integral （A-PI） law is used to eliminate system chattering. The stability of the closed loop system is guaranteed by using the Lyapunov method. Simula- tion results show that the proposed approach can not only improve the steady state performance and con- trol accuracy, but also avoid the chattering problem effectively, and the structural parameter uncertainty has strong robustness.

关 键 词：控制科学与技术 交流伺服系统 自适应模糊小波神经网络控制器 快速终端滑模控制 自适应PI控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]