神经网络滑模控制器设计

资 源 简 介

神经网络滑模控制器设计

详 情 说 明

神经网络滑模控制器是一种结合神经网络自适应能力和滑模控制鲁棒性的先进控制策略。这种设计特别适用于存在模型不确定性和外部干扰的非线性系统控制场景。

设计思路主要分为三个核心部分：首先需要构造合适的滑模面，这决定了系统的收敛性和鲁棒性能。滑模面的设计通常基于系统误差的线性组合，确保一旦系统状态到达滑模面，就能按预定轨迹收敛至平衡点。其次是神经网络的应用环节，一般采用RBF神经网络等前馈网络来逼近系统中的未知非线性函数。网络的权值会根据Lyapunov稳定性理论进行在线调整，实现自适应学习能力。最后是控制律的合成部分，需要将滑模控制项与神经网络补偿项有机结合，同时采用饱和函数等方法来削弱高频抖振现象。

在MATLAB实现过程中，会涉及几个关键模块：系统动力学建模、滑模面参数初始化、神经网络结构配置以及实时控制算法循环。仿真时通常需要对比传统滑模控制和神经网络增强版本的性能差异，重点观察收敛速度、稳态误差以及对干扰的抑制能力等指标。

这种控制器的优势在于神经网络的引入大大降低了对精确数学模型的要求，同时保持了滑模控制固有的强鲁棒性。典型的应用场景包括机械臂轨迹跟踪、飞行器姿态控制等存在强非线性和不确定性的控制系统。