含摩擦非线性系统的自适应滑模控制  

Adaptive sliding mode control for nonlinear systems with friction

作　　者：田宇[1] 孙国法[2] 王亮[1] 

机构地区：[1]北京航天自动控制研究所宇航智能控制技术国家级重点实验室,北京100854 [2]青岛理工大学自动化工程学院,山东青岛266520

出　　处：《控制与决策》2017年第9期1714-1718,共5页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(61640302)

摘　　要：针对摩擦非线性的扰动抑制和输出反馈控制问题,提出一种高阶滑模扩张状态观测器(ESO),实时获得系统的状态信号.在此基础上,设计神经网络自适应权值调节律,以得到控制信号设计参数与输出跟踪性能之间的关系;同时,给出保证系统动态性能的观测器状态初值与自适应调节律参数初值的充要条件.最后,通过稳定性证明和仿真算例验证了所提出控制算法的有效性.Aiming at the disturbance suppression of nonlinear friction and the output feedback control problem, this paper presents a high order sliding mode extended state observer（ESO） to obtain real-time state signals. On this basis, an adaptive neural update law is designed, obtaining the relationship between the control signal parameters setting and output tracking performance. Meanwhile, the necessary and sufficient conditions of observer state initial value and adaptive parameter initial value are given to guarantee system dynamic performance. Finally, the stability proof and simulation results verify the effectiveness of the proposed control algorithm.

关 键 词：滑模控制 摩擦 扩张状态观测器 神经网络 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]