双电机伺服系统非线性控制：神经网络与Backstepping结合

"双电机驱动伺服系统神经网络控制器的设计 (2006年)" 本文主要探讨的是在双电机驱动伺服系统中如何有效地应对由于未知齿隙和摩擦等因素导致的非线性问题。双电机驱动伺服系统在工业自动化、精密定位等领域有着广泛的应用，但由于机械结构中的齿隙和摩擦等非线性因素，往往会导致系统的性能下降，影响精度和稳定性。 作者樊卫华、赵国峰、陈庆伟和胡维礼提出了一个基于三角级数多项式扩展的函数链神经网络（Function Link Neural Network, FLNN）在线辨识方法。这种方法旨在识别并补偿这些未知的非线性效应。FLNN是一种特殊的神经网络结构，能够通过其内在的非线性映射能力来逼近复杂系统中的非线性行为。通过三角级数多项式的扩展，FLNN能够更精确地建模齿隙和摩擦等动态特性。 在设计神经网络控制器时，他们采用了Backstepping方法。Backstepping是一种反馈线性化技术，适用于非线性系统的控制器设计。它通过逐步构建虚拟控制器来确保系统的稳定性，并实现期望的性能指标。在本研究中，Backstepping用于设计一个神经网络控制器，该控制器可以同时处理系统跟踪误差、驱动子系统间的同步误差，以及神经网络权重的调整。 为了保证系统性能和权重的一致有界性，作者提出了一种新的权值调整策略。这一策略使得网络权重在系统运行过程中保持在一定的范围内，从而避免了权重过大或过小可能导致的系统不稳定。通过这种方式，不仅提高了系统的跟踪性能，也保证了整个系统的鲁棒性。 通过仿真验证，所设计的神经网络控制器成功地减少了跟踪误差和同步误差，证明了该控制策略的有效性。该研究对于改善双电机驱动伺服系统的性能，尤其是在存在非线性因素的情况下，提供了重要的理论依据和技术方案。 关键词涉及的领域包括齿隙非线性、Backstepping方法、函数连接神经网络以及多电机同步控制，这些都是解决这类问题的关键技术。文章的分类号和文献标识码则分别对应于自动化技术和理论研究，表明了该论文的专业性和学术价值。 这篇2006年的论文展示了如何结合神经网络和高级控制策略来解决双电机驱动伺服系统中的非线性挑战，为相关领域的研究和工程应用提供了有价值的参考。