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《南京航空航天大学》 2007年
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基于神经网络的磁悬浮球的模型辨识与变结构控制研究

谢莉莉  
【摘要】: 本文对一套数控磁悬浮球系统进行了基于神经网络的系统辨识和控制算法的研究。文中首先对磁悬浮球系统的基本组成和工作原理作了简要的描述,其次介绍了神经网络用于系统辨识的基本原理和算法,并进行仿真分析,得到了最能反映系统特性的神经网络模型。 由于滑模变结构控制具有快速性、鲁棒性和实现简单等优点,本文设计了针对磁悬浮球系统的滑模变结构控制器,并利用MATLAB/SIMULINK建立仿真模型,将滑模控制律加到辨识得到的神经网络模型上,取得了较好的效果。但是由于滑模控制在切换面上不可避免的存在着“抖振”,这种短时间内系统参数的频繁变化会对系统的硬件造成伤害,因此要尽量减弱“抖振”。本文将神经网络与滑模控制结合起来,用神经网络来优化滑模变结构控制,研究了基于RBF神经网络的等效滑模控制算法,以及基于RBF网络补偿的滑模控制算法,另外设计了基于神经网络和滑模变结构控制的双自由度控制算法,即利用滑模控制原理设计系统的输入控制器,再利用神经网络来设计输出反馈控制器。这充分利用了神经网络的自学习和处理能力来消除滑模变结构控制中的“抖振”现象。最后将这些控制律加到辨识得到的神经网络模型上仿真,结果显示,滑模变结构控制对于本系统有较好的控制效果。 结果验证基于神经网络优化的滑模变结构控制律能集中两者的优点,进一步改善控制性能,增强系统的鲁棒性,使得系统稳定。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP183

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【参考文献】
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