电液伺服系统神经网络自抗扰控制策略

"某电液伺服系统的神经网络自抗扰控制" 在电液伺服系统中，由于系统的非线性特性（如阀的温漂、死区、滞环、摩擦力等）和时变特性（液压油黏度和模量的变化、负载变化、温度变化等），使得传统的控制策略往往难以实现精确控制。为了克服这些挑战，本文提出了神经网络自抗扰控制策略，这是一种结合了神经网络和自抗扰控制技术的方法。 自抗扰控制（ADRC）技术是一种强大的非线性数字控制方法，由跟踪微分器（TD）、扩张状态观测器（ESO）和非线性状态误差反馈器（NLSEF）三部分组成。ADRC的优势在于不需要被控对象的精确数学模型，且具有良好的适应性和鲁棒性，能确保系统的控制品质。然而，ADRC的参数调整是个关键问题，需要适当的优化方法。 文章中提到，通过采用神经网络，特别是径向基函数（RBF）神经网络，来识别被控对象的非线性特性，尤其是Jacobian信息。同时，将非线性误差反馈控制规律中的比例系数β1和微分增益β2作为单神经元自适应控制器的权系数，利用单神经元的自学习功能进行在线调节，以适应系统的变化。这种方法减少了手动参数整定的复杂性，增强了控制系统的动态性能。 在MATLAB环境下进行的计算机仿真结果显示，神经网络自抗扰控制方案提高了系统的响应速度，提升了稳态精度，增强了系统的鲁棒性，有效地抑制了外界扰动，证明了该方案在电液伺服系统控制中的有效性。 此外，文中还引用了其他研究，例如使用自适应模糊系统调整NLSEF参数，以及基于自适应遗传算法优化扩张状态观测器参数的方法，这些都表明了利用智能算法进行参数优化在自抗扰控制中的潜力。 本文提出的神经网络自抗扰控制策略为解决电液伺服系统的非线性和时变性问题提供了一个创新的解决方案，不仅提升了控制效果，也为实际应用提供了便利。