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非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计 总被引:1,自引:1,他引:1
Walcott-Zak观测器虽然对系统的非线性/不确定性具有鲁棒性,但观测器的设计需要满足严格的假设条件,设计参数的选取需要计算大量不等式。针对当系统维数较高时,Walcott-Zak观测器难以设计,在Walcott-Zak观测器基础上,提出了一种鲁棒滑模观测器,基于设计新的控制策略,避免了Walcott-Zak观测器所必须满足的严格条件,其设计条件没有Walcott-Zak观测器苛刻,设计参数的选取不需要求解大量方程,同时能保证对系统的非线性/不确定性具有鲁棒性。通过设计滑模,可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,使状态估计达到预期的指标。仿真结果验证了控制策略的有效性。 相似文献
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随着永磁同步电机技术的不断发展,其在机器人中的运用也越来越广泛,但永磁同步电机有非线性、强耦合和多变量等缺陷,同时,机器人关节驱动电机在运行过程中所受的负载力矩和轴联转动惯量时刻变化,因此,要求电机控制系统具有更强的自适应性和更强的抗干扰能力。为了改善传统PID控制器参数固定以及模糊PID控制算法过于依赖设计人员的经验,提出了一种结合神经网络与现有模糊PID控制算法优点的模糊神经网络(FNN)自适应PID控制算法,利用径向基神经网络算法(RBF)对该驱动系统参数进行辨识,降低电机在正常运行过程中受环境变化的影响,达到响应快、控制平稳、精确的要求。 相似文献