吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (6): 1726-1730.

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基于神经网络干扰观测器的Terminal滑模控制

黄国勇   

  1. 昆明理工大学 应用技术学院|昆明 650093
  • 收稿日期:2010-02-03 出版日期:2011-11-01 发布日期:2011-11-01
  • 作者简介:黄国勇(1977-),男,副教授,博士.研究方向:智能控制.E-mail:hgymy@sina.com
  • 基金资助:

    云南省应用基础研究项目(KKSA200825049);云南省教育厅基金项目(KKJA200825129).

Terminal sliding mode control based on neural network disturbance observer

HUANG Guo-yong   

  1. Institute of Technology, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093,China
  • Received:2010-02-03 Online:2011-11-01 Published:2011-11-01

摘要:

针对一类非线性不确定系统,通过构建动态干扰观测器系统,提出一种快速神经网络干扰观测器。根据干扰观测误差在线调节神经网络权值,实现对未知综合干扰的逼近,逼近误差一致最终有界。基于神经网络干扰观测器设计了自适应Terminal滑模控制方案,严格证明了闭环系统状态在有限时间内收敛到零,从而提高了状态的收敛速度。最后,通过一个倒立摆的仿真例子,验证了系统的快速性和神经网络干扰观测器的逼近能力。

关键词: 控制理论, 快速神经网络干扰观测器, Terminal滑模控制, 有限时间内收敛

Abstract:

To deal with the disturbances of a kind of uncertain nonlinear systems, a dynamic disturbance observer system is constructed. According to this disturbance observer system, a fast neural network disturbance observer is proposed. Based on the observed disturbance error the observer approaches the unknown synthetic disturbance by on-line adjusting its weights. An adaptive terminal sliding mode control is designed based on neural network disturbance. It is strictly proved that the states of a closed system converge to zero within finite time. Therefore the convergence speeds are improved under this scheme. Simulation results demonstrated the effectiveness of the proposed scheme the capability of the observer to approach disturbance.

Key words: control theory, fast neural network disturbance observer, Terminal sliding mode control, finite-time convergence

中图分类号: 

  • TP273
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