机械工程学报

作者：米君杰, 姚建勇, 邓文翔

单位：1. 南京理工大学机械工程学院 南京 210094;2. 浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室 杭州 310027

关键词：缠绕张力,张力控制,神经网络,干扰补偿,积分鲁棒控制,参数自适应；

基金：国家重点研发计划资助项目（2018YFB2000702）。

纤维缠绕系统是典型的非线性系统，缠绕过程张力控制精度决定了缠绕制品成型品质，然而系统非线性特性、摩擦及外干扰等严重制约了缠绕过程张力控制性能的提升。目前现有方法主要以收/放卷两轴同步控制为基础，通过解耦等复杂操作展开张力控制研究，计算量大且不利于控制算法的应用。为了避免上述问题并准确描述缠绕系统张力产生机理和实际的摩擦特性，建立简化的缠绕系统非线性数学模型。同时以自适应作为神经网络权值训练方法，基于自适应神经网络设计出干扰量的逼近函数，在基于连续积分鲁棒（RISE）控制器设计的控制律中补偿扰动的影响，并基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的渐近稳定性。最后，给出所提出控制器与现有方法的对比验证实例，结果表明所提出基于神经网络扰动补偿的积分鲁棒控制显著增强了系统抑制外干扰的能力，提升了张力控制精度。

来源：2021年第24期

《机械工程学报》期刊编辑部

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