带有干扰观测器的线控转向系统复合自适应神经网络控制

考虑车辆线控转向(SbW)系统存在不确定动态特性以及外界干扰影响.本文提出一种带有干扰观测器的复合自适应神经网络实现SbW系统的精确建模与稳定控制.首先,利用神经网络在线逼近系统不确定动态,避免控制器设计中使用到系统模型的先验知识.然后,结合系统的跟踪误差与建模误差提出一种新的复合自适应学习率来更新神经网络的权值,从而加快跟踪误差的收敛速度.最后通过设计干扰观测器补偿系统受到摩擦力矩、回正力矩与神经网络逼近误差的影响,提高了系统的抗干扰能力.李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的跟踪误差信号一致最终有界.数值仿真与硬件在环实验结果验证了该控制方法的有效性和优越性....

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Published in控制理论与应用 Vol. 38; no. 4; pp. 433 - 443
Main Authors 王云龙, 王泽政, 王永富, 赵晶
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学机械工程与自动化学院,辽宁沈阳110819%北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100083 01.04.2021
Subjects
硬件在环
线控转向
干扰观测器
神经网络
李雅普诺夫稳定性
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2020.00340

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Summary:考虑车辆线控转向(SbW)系统存在不确定动态特性以及外界干扰影响.本文提出一种带有干扰观测器的复合自适应神经网络实现SbW系统的精确建模与稳定控制.首先,利用神经网络在线逼近系统不确定动态,避免控制器设计中使用到系统模型的先验知识.然后,结合系统的跟踪误差与建模误差提出一种新的复合自适应学习率来更新神经网络的权值,从而加快跟踪误差的收敛速度.最后通过设计干扰观测器补偿系统受到摩擦力矩、回正力矩与神经网络逼近误差的影响,提高了系统的抗干扰能力.李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的跟踪误差信号一致最终有界.数值仿真与硬件在环实验结果验证了该控制方法的有效性和优越性.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2020.00340