神经网络自适应滑模控制在冗余直接驱动阀系统中的应用

"冗余直接驱动阀系统的余度控制策略 (2008年)，蔚永强，郭宏，谢占明，北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院" 这篇论文主要探讨了冗余直接驱动阀伺服系统中由于余度降级导致的性能下降问题，并提出了一种基于神经网络自适应滑模的余度控制策略。直接驱动阀（DDV）在高精度和高速度的工业应用中起着关键作用，而冗余设计可以提高系统的可靠性和安全性。然而，当冗余系统中的某一部分发生故障或性能退化时，整体性能可能会受到影响。 论文中，研究人员采用了径向基函数神经网络（RBFNN）来解决这一问题。RBFNN以其强大的非线性建模能力和快速的在线学习能力，能够对系统动态变化进行实时补偿。通过RBFNN，系统状态可以更有效地接近滑模面，从而提升跟踪精度和系统的鲁棒性。滑模控制是一种具有强鲁棒性的控制方法，它通过设计一个不稳定的滑模面使得系统状态在扰动下仍能快速收敛到该面上，进而实现精确控制。 同时，为了进一步增强系统稳定性并促进RBFNN的收敛，论文还结合了比例微分（PD）控制算法进行并行控制。PD控制器以其简单结构和良好的动态响应，可以有效改善系统的响应速度和抑制误差。这种并行控制策略使得RBFNN的训练过程更加稳定，整个系统的性能得到显著提升。 此外，研究者通过与传统的PID切换控制策略对比，证明了RBFNN自适应滑模余度控制策略不仅设计相对简单，而且在应对余度降级时表现出更优的性能，能够有效克服系统性能下降的问题，显著提升了系统的品质指标。 总结来说，这篇2008年的论文展示了如何利用神经网络和滑模控制理论来改善冗余直接驱动阀伺服系统的性能，特别是在面临冗余降级的情况下。这种方法对于提高工业设备的可靠性和效率具有重要的理论和实践价值。