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第17卷第1期控制理论与应用Vol.17,No.1
2000年2月CONTROLTHEORYANDAPPLICATIONSFeb.,2000
文章编号:1000-8152(2000)01-0128-05
达飞鹏宋文忠
(东南大学自动化研究所#南京,210096)
摘要:研究了一类不确定性非线性系统的滑模变结构控制,提出了一种基于模糊神经网络(FuzzyNeuralNet-
works)的滑模变结构设计方法.设计了控制器的结构,利用动态反向传播算法实现滑模控制.这种方法与一般变结
构控制相比不但具有强的鲁棒性而且还能有效地消除抖动现象,同时在设计中不需要知道系统中不确定性和扰动
的上界.另外还运用Lyapunov函数从理论上分析上了系统的稳定性.仿真结果说明了本文所提方法的有效性.
关键词:非线性系统;模糊神经网络;滑模控制
文献标识码:A
SlidingModeControlBasedontheFuzzyNeuralNetworks
DAFeipengandSONGWenzhong
(ResearchInstituteofAutomation,SoutheastUniversity#Nanjing,210096,P.R.China)
Abstract:Anewmodeslidingmethodisproposedtodiminishchatteringandtoachieveaccuratetrackingforaclassof
nonlinearsystemsinthepresenceofdisturbancesandparametervariations.Wepresentthevariablestructurecontrolsystembased
onfuzzyneuralnetworkscontrollerinthefirsttime,whichusesthedynamicalbackpropagationalgorithmtoensuretheexisting
conditionofslidingmodecontrol.Comparedwiththecommonvariablestructurecontrol,thenewmethodcaneliminatethechat-
teringphenomenonefficientlyandhasmorerobustnesswhiletheboundsoftheuncertaintiesanddisturbancesarenotknownin
thecontrollerdesign.StabilityanalysisisalsogivenbyusingLyapunovfunction.Simulationresultsdemonstratetheeffectiveness
ofthemethod.
Keywords:nonlinearsystem;fuzzyneuralnetworks;slidingmodecontrol
1引言(Introduction)本文对把模糊神经网络用于滑模控制作了首次
非线性是普遍存在的.在实际控制中,许多控制尝试.模糊神经网络揉合了模糊逻辑的推理能力,又
对象都具有很强的非线性,并且所建立的模型还往有神经网络很强的学习能力和非线性表述能力,而
往有一定的不确定性,而滑模变结构控制为解决这且模糊神经网络的物理意义清晰明了.根据Sugeno
一类问题提供了一种有效的手段.然而,滑模控制在
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