一类非线性不确定系统自适应terminal滑模控制方法
黄国勇,姜长生
(南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016)
摘 要:针对一类非线性不确定系统设计了自适应terminal滑模控制器,使跟踪误差在有限时间内收敛到零,消除了通常滑模变结构控制的到达过程,因而闭环系统从t=0时刻就对干扰具有鲁棒性。采用RBF神经网络逼近系统未知的非线性函数,引入滑模误差对其权值进行在线自适应调整,改善动态性能。最后给出的仿真例子证明了算法的有效性。
关键词:非线性不确定系统; RBF神经网络; terminal滑模控制;有限时间内收敛
中图分类号:TP273.2 文献标识码:A
引 言
变结构滑模控制由于对参数不确定和匹配(matched)干扰具有不变性,因而一直受到关注[1 3]。然而只有进入滑模面后,滑模控制才具有鲁棒性,在初始的到达阶段,并不具有这种不变性。通常的滑模面设计成形如s=.e+ce的超平面,线性的滑模面只能保证系统误差渐进收敛。新型terminal滑模控制由于采用非线性的滑模面,使得误差在有限时间内收敛到零。文献[4]设计了形如s=.e+cep/q的滑模面,但是难以实施,而且存在奇异值问题[5]。文献[6]针对线性时变不匹配系统设计了自适应模糊terminal滑模控制器。文献[7]针对已知非线性函数上界的系统设计了terminal控制器。文献[8]对可反馈线性化的非线性系统设计了快速terminal滑模控制器。
本文研究工程中常见的二阶非线性系统在非线性函数未知、输出具有不确定情况下的自适应terminal滑模控制。对于未知函数采用RBF神经网络在线逼近,由于引进滑模面误差调整权值,使神经网络逼近速度快,具有自适应性能。采用一种新型滑模面,消除到达过程,即t=0时刻即有s=0,使闭环系统对干扰和不确定具有全程的不变性。系统误差在有限时间内收敛到零,从而保证了系统性能。
1 问题的提出
考虑如下SISO非线性系统
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