基于双容液位系统的神经网络反步滑模与PCH协同控制

张克; 于海生; 孟祥祥

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基于双容液位系统的神经网络反步滑模与PCH协同控制

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针对工业生产过程的实际需求,该文研究了具有参数不确定性和外部未知干扰的双容液位系统的控制问题。首先,设计了一种反步滑模控制策略(BSMC),以提高控制系统的速度;其次,利用神经网络(NN)逼近系统的非线性函数,以求解系统参数的不确定性和未建模的动态扰动;第三,设计了一种端口控制的哈密顿(PCH)控制策略,以保证控制系统的稳态控制精度;最后,提出了一种协同优化控制方法,它结合了这两种控制方法,充分发挥了神经网络反步滑模(NNBSMC)算法的快速性和PCH算法的高稳态精度。仿真结果表明,利用神经网络反步滑模控制和端口控制哈密顿协同优化控制(NNBSMC+PCH)可以使系统兼顾两种控制器的优点。

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来源
《自动化与仪表》 |2023年第8期|104-109|共6页
作者
张克; 于海生; 孟祥祥;
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作者单位

青岛大学自动化学院;

山东省工业控制技术重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
双容液位系统; 反步滑模控制; 端口受控哈密顿控制; 协同优化控制;

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