约束条件下电机的一种神经网络自适应控制算法

摘要

针对电机的输出、状态需要限制在一定范围内等约束条件，并且存在未知动力学（包括摩擦、参数不确定性、外部干扰等非线性时变因素）影响系统控制性能的问题，提出了一种基于积分障碍李雅普诺夫函数的神经网络自适应控制算法。首先，基于李雅普诺夫稳定性理论，采用反步控制设计方法和构造积分障碍李雅普诺夫函数来保证系统有界约束和稳定性，再利用RBF神经网络自适应控制器逼近动态系统与控制器中的未知非线性项，用于直流电机系统的未知动态补偿，从而实现了角速度快速跟踪期望值，输出和状态保持在预定范围内，且跟踪误差随时间呈指数下降。最后，通过仿真实验进一步证明所提控制算法的有效性。

关键词

电机控制 / 有界约束 / 积分障碍 / 李雅普诺夫函数 / 自适应控制