基于滑模观测器与径向基网络的电液位置伺服系统反步控制

作     者：卢彬 陈明和 LU Bing;CHENG Minghe

作者机构：南京机电职业技术学院机械工程系江苏南京211300 南京航空航天大学机电学院江苏南京210016 

出 版 物：《机电工程》 (Journal of Mechanical & Electrical Engineering)

年 卷 期：2024年第41卷第3期

页      面：465-474页

学科分类：080704[工学-流体机械及工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：江苏省高职院校教师专业带头人高端研修项目(2021GRFX039) “十四五”南京市教学创新团队建设项目(0201202) 

主　　题：电液伺服系统 位置跟踪性能 径向基函数 径向基神经网络 反步控制 滑模观测器 Lyapunov 

摘      要：针对传统电液伺服系统中存在的未知扰动、非线性动态以及参数不确定性等共性问题,提出了一种基于滑模观测器和径向基函数(RBF)神经网络的反步控制(BC)方法。首先,构建了阀控缸系统三阶严反馈状态空间模型,并采用具有有限时间收敛特性的滑模观测器,估计系统的未知速度状态和非匹配项集总扰动;然后,基于系统的严反馈模型和指令滤波技术,设计了反步控制器,利用径向基神经网络(RBFNN)补偿系统速度/扰动的估计误差、滤波偏差以及系统的匹配项扰动,并根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统跟踪误差的渐进有界收敛;最后,搭建了阀控缸电液控制系统实验平台,通过仿真和实验验证了该控制方法对多频率参考信号的跟踪性能。研究结果表明:该控制方法在传统PI控制器的基础上进一步改善了电液伺服系统的轨迹跟踪精度,实验跟踪误差最大值M e、跟踪误差平均值μ和跟踪误差均方值σ分别降低了66.7%、80%、83.3%;该滑模干扰观测器和RBF补偿器能够有效降低不确定性扰动的影响。