电液伺服系统的动态递归模煳神经网络辨识与鲁棒控制研究

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1、图书分类号：THl37U．D．C．：62-82博士学位论文电液伺服系统的动态递归模糊神经网络辨识与鲁棒控制研究作者姓名：学科专业：学院(系、所)：指导教师：张友旺控制理论与控制工程信息科学与工程学院桂卫华教授论文答辩日期——答辩委员会主席——中南大学二oO六年三月博士学位论文摘要电液伺服系统是一种具有时变、严重非线性、参数和结构不确定性以及多数情况下还承受不确定负载干扰等特性的系统，这些特性使得常规控制方法难以实现对电液伺服系统的高精度控制。近年来，以模糊控制、神经网络控制、知识基专家控制和遗传算法等软计算技术为代表的智能控制理论方法与以自适应、变结构和比等为代表

2、的现代鲁棒控制理论方法及其综合集成，为解决具有上述特性的电液伺服系统的建模和控制问题提供了有效的途径。本文借鉴模糊系统集成专家知识的能力、神经网络具有学习的能力以及自适应控制、变结构控制和比控制具有鲁棒镇定系统的能力，以电液伺服系统为研究对象，就这些控制理论方法的交叉协作控制问题，做了如下几方面的工作：1)由于传统的模糊神经网络是一种静态神经网络，而现实工程中的控制对象，如电液伺服系统，反映的是系统的动态行为，不适宜用静态模糊神经网络辨识，因此本文提出了一种动态递归模糊神经网络及其相应的学习算法，分析了它的稳定性，并对其对非线性动态系统的辨识效果进行了仿真分析。仿

3、真结果表明：采用动态递归模糊神经网络对非线性动态系统进行辨识，由于充分利用动态系统当前数据和历史数据，从而获得了比传统静态模糊神经网络更高的辨识精度。2)基于动态递归模糊神经网络对电液伺服系统非线性和不确定性的辨识，依据对系统认知程度的不同，以及为克服传统变结构控制为保证系统鲁棒性而选用保守的变结构控制增益，以致控制量过大而不易实现，以及引起较大的颤振并激发系统的高频动态等不良现象，研究了如下三种变结构控制算法：①针对系统模型公称参数已知，但系统的非线性、不确定性以及输入增益函数下界未知的对象，提出了增益自适应滑模变结构控制。②针对系统输入增益函数下界已知，其余特

4、性与①中描述的系统相同的对象，提出了间接自适应动态递归模糊神经网络控制器。③针对系统模型知之甚少，尤其系统参数完全未知，但有相关控制规则的对象，提出了直接自适应动态递归模糊神经网络控制器。博士学位论文摘要在上述控制算法中提出的增益自适应变结构控制，控制增益可以根据在线估计的系统不确定性、建模误差和干扰等因素的界进行在线调整。实验结果表明：本文提出基于动态递归模糊神经网络辨识的上述三种变结构控制算法使系统具有较强鲁棒性同时，减弱了颤振现象，并获得优异的稳态性能。3)针对电液伺服系统的负载干扰、不确定性等影响系统稳定性和精度的主要因素，本文提出了基于自适应动态递归模糊

5、神经网络辨识的增益自适应变结构和比控制两种鲁棒控制方法相结合的系统三：增益设计方法，采用自适应动态递归模糊神经网络在线估计系统的未知非线性动态特性，用增益自适应变结构控制对自适应动态递归模糊神经网络的估计误差进行补偿，而用战控制抑制负载干扰对系统的影响，实验结果显示了本文提出的系统三2增益设计方法使系统对参数摄动和负载干扰具有较强的鲁棒性。4)提出了对摩擦力的不同分量分别进行补偿的摩擦力分部补偿算法。摩擦力是影响电液伺服系统稳态精度和引起极限环等不良现象的主要因素，特别是由于摩擦力的非光滑特性使得用一个模糊神经网络对摩擦力整体进行辨识时，会引起较大的误差，从而较难

6、对其进行有效的补偿。本文提出的摩擦力分部补偿算法能对摩擦力非线性进行有效补偿，并使系统表现出良好的稳态跟踪特性。5)讨论了一个重要的工程实例。300MN模锻液压机活动横梁的平衡校正系统为典型的具有倾覆力矩形成的不确定干扰、参数不确定性和非线性严重等特性的电液位置伺服系统，应用本文典型的控制策略对其控制的结果表明：系统具有较强的鲁棒性和较高的控制精度。关键词：电液伺服系统，非线性动态系统，动态递归模糊神经网络，增益自适应变结构控制，摩擦力分部补偿，H。控制，三2增益设计，鲁棒控制，模锻液压机，平衡校正系统博士学位论文ABSTRACTElectro—hydraulic

7、servosystem(EHSS)isakindofsystemwiththecharacteristicsoftime．variant，seriousnonlinearity,parameterands仃uctLlreuncertainty,anduncertainloaddisturbanceinmostcases．Thesecharacteristicsmakeitverydifficulttorealizehighaccuracycontrolforitbyconventionalmethods．Inrecentyears，intelligentcontr

8、olthe