车载惯性稳定平台的神经网络滑模控制.pdf

《车载惯性稳定平台的神经网络滑模控制》一文主要探讨了如何通过神经网络滑模控制技术解决车载三轴惯性稳定平台在不确定扰动下的伺服控制问题。该研究结合了神经网络、反演控制和滑模控制的理论，以提高系统的抗干扰性和稳定性。 首先，文章指出车载惯性稳定平台是一个复杂的多输入多输出（MIMO）非线性系统，这种系统在实际运行中可能会受到各种不确定扰动的影响，导致控制难度增大。为了应对这一挑战，研究者采用了反演法对系统进行解耦，这是一种有效的控制策略，能够将复杂的多变量系统转化为多个独立的单变量控制系统，简化控制设计。 接着，文章提出了神经网络反演滑模控制器（NNBSMC）。这一控制器中，研究者选择了径向基函数（RBF）神经网络作为扰动估计器，用于实时估计和补偿框架间非线性的摩擦力以及系统耦合产生的影响。RBF神经网络以其强大的非线性逼近能力，能够有效地处理这些难以精确建模的非线性因素。 然后，为了应对建模参数的不确定性，研究者引入了前向增稳通道。这种策略可以确保即使在模型参数不精确的情况下，系统仍能保持稳定性，增强了控制算法的鲁棒性。 最后，基于Lyapunov稳定性定理，文章分析了闭环系统的稳定性。通过对伺服控制和姿态锁定的仿真实验，NNBSMC与传统的双环PID控制器、滑模控制器和反演滑模控制器进行了对比。实验结果证明，所提出的神经网络滑模控制算法在性能和鲁棒性方面具有显著优势。 综上所述，这篇研究展示了神经网络滑模控制在解决车载惯性稳定平台控制问题上的有效性，尤其是在不确定性和非线性环境中的优势。通过结合多种控制策略，可以提高平台的稳定性和抗干扰能力，对于车载惯性稳定平台的控制设计具有重要的理论指导和实践意义。