航空电动静液作动器神经网络模糊滑模控制
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TM3;V245.1;V249.12

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国防科研项目(JCKY2021205A004)资助


Neural network fuzzy sliding mode control for aero electro-hydraulic actuator
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    摘要:

    针对航空器中电动静液作动器(EHA) 的高控制性能需求,传统控制策略难以解决参数自适应整定与滑模控制中常见 的抖振问题,为平衡抖振抑制与控制性能,进一步提升控制稳定性与精度,设计了一种新型的神经网络模糊滑模控制器(NN- FSMC)。首先针对航空 EHA 位置环构建积分滑模控制器;其次通过模糊控制的策略整定滑模趋近律中的关键参数,然后利 用 BP 神经网络的自适应优化能力进一步抑制滑模控制中的抖振现象;最后,在MATLAB/Simulink 平台上进行仿真实验,对 比分析不同控制算法下的位置跟踪性能。仿真结果表明,NN-FSMC能有效提升航空 EHA 系统的响应速度与位置跟踪精 度,并在频率变化情况下提供更为平滑的响应。

    Abstract:

    In the context of the high control performance requirements for electro-hydraulic actuator(EHA)in aireraft, traditional control strategies often struggled with parameter adaptation and the chattering problem commonly associated with sliding mode control.To balance chattering suppression and control performance,and to further enhance control stability and precision,a novel neural network fuzzy sliding mode controller(NN-FSMC)was proposed.First,an integral sliding mode controller was designed for the position loop of the EHA.Next,a fuzzy control strategy was used to tune the key parameters in the sliding mode reaching law.Then,the adaptive optimization capability of a BP neural network was employed to further mitigate chattering in the sliding mode control.Finally,simulation experiments were conducted on the MATLAB/Simulink platform,comparing the position tracking performance under different control algorithms.The simulation results demonstrated that NN-FSMC effectively improved the response speed and position tracking accuracy of the EHA system,and provided a smoother response under varying frequencies.

    参考文献
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引用本文

胡 逸 雯,陈 银 超,马 波,谢 磊.航空电动静液作动器神经网络模糊滑模控制[J].国外电子测量技术,2024,43(10):120-126

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  • 在线发布日期: 2024-12-19
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