以回转支承试验台为研究对象,基于高增益扰动观测器(HGDOB)与径向基函数神经网络(RBFNN)提出了回转支承试验台液压加载控制方法.对控制对象——单出杆油缸与伺服阀进行数学建模,应用径向基函数神经网络对模型中油缸的非线性摩擦进行逼近,应用高增益扰动观测器对外部扰动和噪声进行观测,进而提高系统实际输出的加载力逼近期望输出的性能.通过Matlab/Simulink软件对所提出的回转支承试验台液压加载控制方法进行仿真分析,确认这一方法提高了控制器的动态跟踪与抗干扰能力,具有实用价值.
高增益扰动观测器 径向基函数神经网络 回转支承 液压加载 控制