柔性神经网络滑模主动控制技术.pdf

《柔性神经网络滑模主动控制技术》这篇论文探讨了一种针对复杂激励条件下的振动控制方法，特别是关注在双层隔振系统中磁致伸缩作动器的主动控制。研究中，作者结合了传统的滑模控制理论与神经网络，提出了柔性神经网络滑模控制算法，以增强系统的鲁棒性和控制效果。 滑模控制是一种有效的非线性控制策略，它通过设计控制器使得系统状态能够沿着特定的“滑动模式”轨迹快速收敛到预定的稳定状态。然而，传统滑模控制可能受到模型不确定性和外部扰动的影响，导致控制性能下降。为解决这些问题，论文引入了神经网络，构建了柔性神经网络滑模控制算法。 神经网络作为一种数据建模工具，能够处理复杂的非线性关系和不确定性，其权重和参数可以通过学习过程进行调整。在本文中，利用正则化方法设计控制器的切换矩阵，这有助于防止过拟合，提高模型的泛化能力。同时，建立的神经网络权重和柔性映射参数更新学习公式允许系统在运行过程中自我调整，以适应动态变化的环境。 论文将这种控制策略应用于双层隔振系统的振动主动控制。通过仿真研究，对比了单频、多频以及随机信号激励下的系统响应，结果显示，柔性神经网络滑模控制器表现出优秀的鲁棒性，能够在各种激励条件下保持良好的控制性能，有效地抑制了振动。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种融合了滑模控制与神经网络的新型控制策略，提高了在复杂激励条件下的振动控制效果。这种方法对于工程领域，尤其是需要高精度振动控制的系统，如航空航天、军事装备、精密仪器等，具有重要的理论价值和实际应用前景。未来的研究可以进一步探索如何优化神经网络结构，提升控制效率，并将其扩展到更广泛的控制系统中。