【摘 要】
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针对存在参数不确定性和外界随机扰动的欠驱动桥门式起重机防摇摆跟踪控制问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的直接鲁棒自适应控制器。首先利用第二类拉格朗日方程建立双摆桥门式起重机系统动力学微分方程,并针对无扰动工况设计理想控制器;随后引入RBF神经网络拟合理想控制输出,在考虑扰动项影响的情况下设计神经网络权值更新律,并证明系统的Lyapunov稳定性;最后进行仿真验证。文中所提控制器仅需要小车实时位置与速度信息作为控制输入,无需系统参数信息,控制精度取决于RBF神经网络的拟合精度。仿真结果表明,文中
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院//轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室
【基金项目】
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四川省重点研发项目(2019YFG0300),轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室开放研究课题(2019YW001)。
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针对存在参数不确定性和外界随机扰动的欠驱动桥门式起重机防摇摆跟踪控制问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的直接鲁棒自适应控制器。首先利用第二类拉格朗日方程建立双摆桥门式起重机系统动力学微分方程,并针对无扰动工况设计理想控制器;随后引入RBF神经网络拟合理想控制输出,在考虑扰动项影响的情况下设计神经网络权值更新律,并证明系统的Lyapunov稳定性;最后进行仿真验证。文中所提控制器仅需要小车实时位置与速度信息作为控制输入,无需系统参数信息,控制精度取决于RBF神经网络的拟合精度。仿真结果表明,文中
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