執(zhí)行器非線性系統(tǒng)觀測器設計方法研究.pdf

1、考慮一個系統(tǒng),將控制輸入、輸出信號作為系統(tǒng)的外部變量,內(nèi)部狀態(tài)作為反應系統(tǒng)運動行為的內(nèi)部變量。解決某個控制系統(tǒng)問題,需要對其內(nèi)部變量即系統(tǒng)狀態(tài)進行觀察測量,但是由于系統(tǒng)狀態(tài)不能直接觀測,想要取得系統(tǒng)的內(nèi)部變量信息就比較困難,若要解決這一問題,就需要引入適當?shù)臓顟B(tài)反饋才能實現(xiàn),通過系統(tǒng)狀態(tài)的重構來代替真實存在的系統(tǒng)。
　　 研究系統(tǒng)狀態(tài)重構問題即觀測器設計問題,就是重新構造一個新的系統(tǒng),將原系統(tǒng)中直接測量的輸入和輸出信號作為新系統(tǒng)

2、的輸入信號,配合某些特定條件,使新系統(tǒng)的輸出漸漸收斂于原系統(tǒng)。
　　 本文在氣動薄膜執(zhí)行器的機理建模的基礎上,搭建了Matlab/Simulink實驗仿真平臺,并通過對部分及整體特性的研究,采用了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡自適應觀測器設計方法和基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性觀測器設計方法,來深入了解執(zhí)行器系統(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)。
　　 首先對執(zhí)行器機理模型建立神經(jīng)網(wǎng)絡觀測器模型,將執(zhí)行器系統(tǒng)中的非線性部分用兩個未知非線性函數(shù)表示;然后搭

3、建MATLAB/Simulink仿真模型,用兩個神經(jīng)網(wǎng)絡模型分別對非線性函數(shù)進行逼近估計,通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡模型中的權值,使得神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠最大地估計執(zhí)行器系統(tǒng);最后在仿真平臺上模擬故障發(fā)生,從最常見的薄膜穿孔故障和彈簧故障的實驗結果分析得知,網(wǎng)絡模型的殘差信號能有效的實現(xiàn)對系統(tǒng)的監(jiān)控,從而實現(xiàn)對系統(tǒng)的故障檢測。
　　 然后針對執(zhí)行器這個動態(tài)的復雜非線性系統(tǒng),采用一種動態(tài)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡,對其構建觀測器模型。主要

4、步驟如下:首先構建網(wǎng)絡模型,包括輸入輸出層節(jié)點數(shù)目確定、樣本的選取和處理,隱含層節(jié)點個數(shù)確定等;然后在提出的幾種改進型學習算法的訓練過程對比之后,選取了較理想的LM算法;最后對構建的網(wǎng)絡進行訓練,通過對學習速率、動量項、訓練次數(shù)及權值等的多次實驗,得到最優(yōu)網(wǎng)絡模型。
　　 最后主要對構建的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡觀測器模型進行驗證。通過對氣動執(zhí)行器內(nèi)部狀態(tài)變量薄膜氣室壓力、繼動器到薄膜氣室的氣體質(zhì)量流量、力矩馬達輸出背壓及閥桿位移量的