机床与液压

作者：白月，白克强，李燕清，蒋林

单位：西南科技大学信息与控制工程学院；西南科技大学信息与控制工程学院；数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心；西南科技大学信息与控制工程学院；西南科技大学信息与控制工程学院

关键词：进气压力;自适应RBF神经网络;自抗扰控制;扩张状态观测器

基金：四川省自然科学基金项目（2024NSFSC0448）；数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心项目（1331003）

为了实现飞行环境进气系统在过渡态试验时压力的精确控制，减小发动机内部强气流干扰和外部随机噪声干扰的影响，提出一种基于自适应径向基函数神经网络的自抗扰控制方法（RBFNN-ADRC）。通过控制电液伺服系统产生的位置信号，实现进气阀门开度的有效控制。利用现代控制理论建立扩张状态观测器，引入自适应RBFNN对扩张状态观测器进行优化，实现对进气压力控制模型的不确定部分和外部环境扰动的自适应估计。同时，通过对总扰动的线性补偿，提升控制性能。构建基于RBFNN-ADRC控制器的进气压力控制系统进行仿真验证，对比RBFNN-ADRC和目前采用的线性自抗扰控制ADRC的试验效果。结果表明：采用RBFNN-ADRC控制时，发动机过渡态试验中控制进气环境压力时超调量和平均稳态误差均有所降低，表明RBFNN-ADRC的抗干扰性、鲁棒性和跟踪精度均优于传统ADRC控制方法。

来源：2025年第13期

《机床与液压》期刊编辑部

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