基于神经网络的电液位置伺服系统自适应滑模控制

简介

针对电液位置伺服系统（阀控对称缸）模型复杂、参数时变、摩擦影响显著等特点，提出了基于RBF神经网络和基于LuGre模型的自适应滑模控制算法。该算法的优点是：（1）利用RBF神经网络逼近控制电流与系统输出压力的关系，将电液位置伺服系统的数学模型简化为二阶，减少了模型参数；（2）采用LuGre模型能够准确地描述摩擦过程中复杂的动、静态特性，通过该模型设计摩擦补偿，提高了控制精度；（3）设计自适应滑模控制器，增强了系统的鲁棒性。利用构建的李雅普诺夫函数，证明了闭环系统的稳定性。仿真实验表明：所提算法控制精度较高、响应速度较快、鲁棒性较强。