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研究生: 詹博翔
Chan, Po-Hsiang
論文名稱: 不確定系統的H∞ 類神經滑動模式複合控制器設計
The H∞ Neuro-Sliding-Mode Composite Controller Design for Uncertain Systems
指導教授: 黃正能
Hwang, Cheng-Neng
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 系統及船舶機電工程學系
Department of Systems and Naval Mechatronic Engineering
論文出版年: 2014
畢業學年度: 102
語文別: 中文
論文頁數: 95
中文關鍵詞: H∞控制類神經網路滑動控制不確定系統
外文關鍵詞: H∞-control, neural network, sliding control, uncertain systems
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  • 本論文所提出之複合控制器主要涵蓋H∞最佳化控制、倒傳遞類神經網路補償以及滑動控制律。首先推導出一個n階誤差方程式,並藉由H∞控制理論求得其參數。將動態誤差定義成滑動面,其參數以H∞方法求得,並將滑動面設為代價方程式,藉由倒傳遞類神經網路將代價方程式最小化並補償(u_NNi )至系統。如此,儘管系統含有不確定性與外部干擾,仍可以改善追蹤性能。為保證系統追蹤輸入訊號,根據第i個滑動面(S_i )及其一階導數(S ̇_i)之乘積為負定之條件,取得滑動控制參數。此外,以飽和函數取代sign函數,以消除滑動控制中震顫的現象,確保控制力的平滑。利用圓定理分析不確定性與未模型化之系統動態,以確保閉迴路系統之強健性。最後,以一機械手臂來驗證此控制器之可行性。對於含有未模型化之不確定性的非線性系統,在模擬結果中仍可看到良好的追蹤性能,以及此控制器的實用性。

    In this paper, the H∞ - control optimization, the back propagation neural compensation and the sliding mode control law form there main components of the proposed composited controller. The proposed controller is first formulated into an n-th - order error equation form, whose parameters are then selected by the H∞ - optimization problem. The sliding surface, defined from the error dynamics, whose parameters are assigned by H∞ - methodology, is then set to be the cost function which is to be minimized by the proposed compensation of back propagation neural network (u_NNi) so that the tracking performance can be improved, even if the system encountered by plant uncertainties and disturbances. To ensure the asymptotical tracking of the commend inputs, the control parameters of the sliding mode control component are obtained in such a way that the product of the i-th sliding surface (S_i) and the first derivative of the i-th sliding surface (S ̇_i) is guaranteed to be negative. Besides, to remove the chattering effect in sliding-mode control law, the sign function is replace by the saturation function in the proposed composite controller to ensure the smoothness of the proposed control methodology. To handle the unmodeled uncanceled dynamics, the circle criterion is then utilized to ensure the robustness of the closed - loop system. Finally, a robot manipulator is used to demonstrate the feasibility of the proposed H∞ neural - sliding - mode composite controller. The good tracking performance shown in the simulation results clearly reveal that the proposed control structure is practical even for those nonlinear systems with unmodeled uncertainties.

    摘要 i Extended Abstract ii 致謝 iv 目錄 v 圖目錄 vii 表目錄 ix 第一章 介紹 1 1.1研究動機 1 1.2文獻回顧 2 1.3論文架構 4 第二章 滑動控制理論 5 2.1前言 5 2.2滑動控制理論 5 2.3控制系統描述 6 2.4滑動控制器的設計 9 2.5滑動控制器的強健性 11 第三章 類神經網路 14 3.1前言 14 3.2類神經網路之架構 14 3.2.1類神經網路之分類 15 3.2.2類神經網路之運作與特性 17 3.3 倒傳遞類神經網路 18 3.3.1倒傳遞學習演算法 20 3.3.2參數之選取與探討 22 第四章 H∞ 控制理論 23 4.1前言 23 4.2 H∞ 控制理論基本概念 23 4.3變異漸進法 24 4.3.1擴增系統 25 4.3.2狀態回授控制器 27 4.3.3狀態觀測器 28 4.4 H∞ 控制問題之求解流程[4][5] 30 第五章 H∞-類神經滑動複合控制器設計 31 5.1前言 31 5.2系統描述 32 5.3多變數滑動控制 33 5.4倒傳遞類神經網路: 38 5.5 H∞ 控制理論 45 5.6 H∞ 類神經滑動複合控制器設計 52 5.7 H∞ 類神經滑動複合控制器設計步驟 65 第六章 電腦模擬 68 6.1具有兩個自由度之機械手臂 68 6.1.1機械手臂之系統描述 68 6.1.2目標軌跡之描述 71 6.1.3控制器設計步驟 74 6.1.4模擬與討論 79 第七章 結論 93 參考文獻 94 圖目錄 圖2-1滑動面示意圖 6 圖2-2滑動面方塊圖 7 圖2-3加入微分器的滑動面方塊圖 8 圖3-1人工神經元模型 15 圖3-2倒傳遞類神經網路架構 18 圖3-3 Sigmoid function 19 圖4-1在波德圖上的H∞ 控制問題 24 圖4-2 G(s)系統方塊圖 25 圖4-3廣義化標準H 控制架構 26 圖4-4廣義化標準H 控制方塊圖 27 圖5-1倒傳遞類神經網路 38 圖5-2加入權種函數之系統方塊圖 48 圖5-3擴增系統方塊圖 50 圖5-4絕對穩定問題 61 圖5-5 Nyquist圖位於灰色圓D(a,b)之中 62 圖5-6非線性元素及其界限 62 圖5-7設計流程圖 67 圖6-1機械手臂 68 圖6-2機械手臂之參考路徑 71 圖6-1-1機械手臂M點之運動軌跡 80 圖6-1-2機械手臂M點之長度追蹤情況 80 圖6-1-3機械手臂M點之角度追蹤情況 81 圖6-1-4機械手臂M點之長度之誤差 81 圖6-1-5機械手臂M點之角度之誤差 82 圖6-1-6控制力一 82 圖6-1-7控制轉矩二 83 圖6-1-8類神經補償控制力一 83 圖6-1-9類神經補償控制轉矩二 84 圖6-1-10類神經網路權重與閥值之變化 84 圖6-2-1機械手臂M點之運動軌跡 85 圖6-2-2機械手臂M點之長度追蹤情況 85 圖6-2-3機械手臂M點之角度追蹤情況 86 圖6-2-4機械手臂M點之長度誤差 86 圖6-2-5機械手臂M點之角度誤差 87 圖6-2-6控制力一 87 圖6-2-7控制轉矩二 88 圖6-2-8類神經補償控制力一 88 圖6-2-9類神經補償控制轉矩二 89 圖6-2-10類神經網路權重與閥值之變化 89 圖6-3圓定理應用於機械手臂 90 圖6-3-1非線性項φ1 (實例一) 90 圖6-3-2非線性項φ2 (實例一) 91 圖6-3-3非線性項φ1 (實例二) 91 圖6-3-4非線性項φ2 (實例二) 92 表目錄 表6-1機械手臂系統符號表 68 表6-2機械手臂系統參數值 69

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