| 基于状态约束的直流电动机有限时间位置跟踪控制 |
| |
| 引用本文： | 宋晨,刘加朋,于金鹏,吕振祥.基于状态约束的直流电动机有限时间位置跟踪控制[J].南京气象学院学报,2020,12(3):316-321. |
| |
| 作者姓名： | 宋晨 刘加朋 于金鹏 吕振祥 |
| |
| 作者单位： | 青岛大学 自动化学院, 青岛, 266071,青岛大学 自动化学院, 青岛, 266071,青岛大学 自动化学院, 青岛, 266071,青岛大学 自动化学院, 青岛, 266071 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划（2017YFB1303503）；国家自然科学基金（61973179，61573204）；泰山学者工程专项经费（TSQN20161026） |
| |
| 摘 要： | 本文提出了一种基于状态约束的直流电动机神经网络自适应有限时间控制方法.首先采用障碍李雅普诺夫函数对直流电动机的状态量进行约束，确保直流电动机的角位置和角速度限制在给定的约束区间内，引入神经网络逼近系统中未知的非线性函数.此外，通过引入有限时间控制技术，提高了系统的收敛速度和控制精度.仿真结果验证了该方法能够实现对直流电动机快速有效的位置跟踪控制.
|
| 关 键 词： | 神经网络自适应控制 直流电动机 有限时间跟踪 状态约束 |
| 收稿时间： | 2020/1/12 0:00:00 |
State constraints-based finite-time position tracking control for DC motor |
| |
| Institution: | School of Automation, Qingdao University, Qingdao 266071,School of Automation, Qingdao University, Qingdao 266071,School of Automation, Qingdao University, Qingdao 266071 and School of Automation, Qingdao University, Qingdao 266071 |
| |
| Abstract: | A neural networks-based adaptive finite-time position tracking control method for DC motor with state constraints is proposed in this paper.Firstly,the barrier Lyapunov function (BLF) is introduced to constrain the state variables of DC motor,which ensures that the angular position and angular speed of motor are limited within the given constraint range,the neural networks are used to approximate unknown nonlinear functions in the system.In addition,the finite-time control technology is introduced to improve response speed and convergence speed of the system.The simulation results show that the control method can achieve fast and effective tracking control of DC motor. |
| |
| Keywords: | neural network adaptive control DC motor finite-time tracking state constraints |
|
| 点击此处可从《南京气象学院学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《南京气象学院学报》下载免费的PDF全文 |
|
