神经网络自适应滑模控制策略对抗摩擦非线性系统

"该文研究了含摩擦非线性系统的自适应滑模控制问题，提出了一种基于高阶滑模扩张状态观测器(ESO)的设计方法，用于实时估计系统状态。通过结合神经网络，设计了自适应权值调节律，以确保控制信号参数与系统输出跟踪性能之间的有效关联。此外，文中还给出了保证系统动态性能的观测器初始状态和自适应调节参数的充要条件。最后，通过理论稳定性分析和仿真实例验证了所提控制策略的可行性和优越性。关键词涉及滑模控制、摩擦效应、扩张状态观测器以及神经网络应用。" 本文主要探讨的是如何处理具有摩擦非线性特性的控制系统，这是许多实际工程问题中常见的挑战。滑模控制是一种有效的非线性控制策略，它利用切换函数使得系统状态能够快速滑向预设的滑动模态，从而达到鲁棒控制的目的。然而，摩擦非线性效应会严重影响系统的稳定性和控制性能。 作者提出了一种高阶滑模扩张状态观测器，它的主要作用是在线估计系统的全部状态，即便在存在不确定性和扰动的情况下也能提供准确的信息。观测器的设计是解决输出反馈控制问题的关键，因为它允许控制器根据观测到的状态进行决策，而无需直接访问所有内部状态。 接下来，文章引入了神经网络作为自适应学习工具，以适应系统中的未知参数和非线性特性。通过设计自适应权值调节律，神经网络可以不断调整其权重，以优化控制信号参数，进而改善系统的输出跟踪性能。这种方法结合了滑模控制的强鲁棒性和神经网络的自学习能力，提高了对系统动态性能的控制。 为了保证控制系统的稳定性，文章还给出了观测器状态初值和自适应调节律参数初值的选择条件。这些条件是保证系统能够从任意初始状态开始，逐渐收敛到期望的稳定状态的关键。 最终，作者通过理论分析证明了所提出的控制算法的稳定性，并通过具体的仿真案例进一步验证了其有效性。这些仿真结果展示了在存在摩擦非线性干扰的情况下，该控制策略仍能实现精确的跟踪控制，表明了该方法在实际工程应用中的潜力。 这篇文章对于理解和解决含有摩擦非线性系统的控制问题提供了新的见解和实用的方法，对于从事相关领域研究和工程实践的人员具有重要的参考价值。