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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：一种板球系统的预设阻尼神经网络反步控制方法，涉及非线性系统控制领域，针对现有反步法无法对板球系统的超调量进行准确调节的问题。本申请相较于其他的自适应神经网络反步控制方法，不仅可以稳定闭环系统，而且可以根据所提出的参数设置规则预先确定系统的超调量。进而解决了现有反步法无法对板球系统的超调量进行准确调节的问题。
主权项：1.一种板球系统的预设阻尼神经网络反步控制方法，其特征在于，包括：利用控制器的控制信号ux、uy作为板球系统的输入对板球系统进行控制，从而控制小球的位置；所述控制器及控制信号ux、uy设计过程包括：步骤一：确定状态变量x1、x2、x5、x6，并根据状态变量x1、x2、x5、x6，板球系统的输出信号yx、yy以及板球系统的输入控制信号ux、uy建立含有系统未知非线性项的二维状态空间模型，使输出信号yx、yy跟踪目标信号xd和yd，其中，x1表示小球x轴方向的位置，x2表示小球x方向的速度，x5表示小球y轴方向的位置，x6表示小球y方向的速度；步骤二：基于含有系统未知非线性项的二维状态空间模型，定义误差变量z1、z2、z5以及z6，所述误差变量z1、z2、z5以及z6表示为：z1＝x1-xd，z2＝x2-α1；z5＝x5-yd，z6＝x6-α5；其中，α1和α5为待设计虚拟控制函数；步骤三：获取z1和z5的一阶导数和并利用和设计虚拟控制函数α1和α5；步骤四：引入指令滤波器近似和得到重构后的系统未知非线性项；步骤五：基于重构后的系统未知非线性项，利用虚拟控制函数α1和α5，并引入自适应神经网络，设计控制信号ux和uy；步骤六：设计李雅普诺夫函数，并利用李雅普诺夫稳定性判据得到控制器参数，进而得到控制器，控制器的控制输出为控制信号ux、uy；所述控制信号ux,uy表示为： 其中，W1TS1x,分别表示x轴和y轴方向拟合非线性的神经网络，k＝bgkf，k表示系数，b表示已知常数，kf表示增益系数，g表示重力加速度，m1,m2＞0表示用于控制系统阻尼比的设计参数，m2＝2α,m1＝α2+β2，α,β表示平板在x轴和y轴方向上转动的角度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种板球系统的预设阻尼神经网络反步控制方法
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