带神经网络补偿器的超声波电机自适应分数阶滑模控制器
系统与控制
2021-03-24 v1 系统与控制
摘要
超声波电机(USM)常用于航空航天、机器人和医疗设备中对快速精确运动有需求的场合。值得注意的是，滑模控制器(SMC)是实现USM精密运动控制的有效控制器。为提高SMC的跟踪精度并降低抖振，本文在自适应SMC设计中引入分数阶微积分，即自适应分数阶SMC(AFOSMC)，其中USM中存在的不确定性边界由所设计的自适应律估计。此外，采用短记忆原理以克服分数阶微积分在实际系统中实时实现的困难。此处，短记忆原理可能因操作过程中部分信息丢失而增加跟踪误差。因此，基于Bellman最优控制理论框架提出一种补偿器，以衰减由短记忆原理引起的残差误差。最后，在USM上进行了实验，对比结果验证了所设计控制器的性能。
引用
@article{arxiv.2103.12327,
title = {Adaptive Fractional-Order Sliding Mode Controller with Neural Network Compensator for an Ultrasonic Motor},
author = {Xiaolong Chen and Wenyu Liang and Han Zhao and Abdullah Al Mamun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.12327},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 9 figures