旋转导向系统稳定平台自适应动态面控制

摘要

井下的多种干扰因素为旋转导向系统稳定平台的控制器设计增加了复杂性。为了应对未知摩擦力矩和建模误差对稳定平台的不良影响，提出一种自适应神经网络动态面控制方法，该方法使用RBF神经网络逼近摩擦及干扰力矩，设置状态观测器获取由于相关参数不确定导致的建模误差，并引入动态面方法避免传统反步控制带来的“微分爆炸”,最后使用李雅普诺夫法证明系统的稳定性。结果表明，该控制方法在稳定平台模型存在摩擦力矩、未知干扰和建模误差的情况下，仍能使工具面角准确、快速地跟踪输入指令信号，具有较好的自适应性和鲁棒性。

关键词

旋转导向系统 / 稳定平台 / 动态面控制 / RBF神经网络 / 状态观测器

基金资助

四川省自然科学基金创新研究群体(2023NSFSC1980)