基于神经网络的电液线控制动系统自适应鲁棒控制方法

本发明涉及一种基于神经网络的电液线控制动系统自适应鲁棒控制方法，属于电液控制领域。方法包括：建立电液线控制动系统数学模型，设计神经网络观测器，基于Lyapunov函数设计神经网络权重自适应律逼近最优权重估计系统中的干扰，并将观测出的系统状态用于设计控制律，采用反步方法与系统状态构成辅助误差信号，设计自适应鲁棒算法。设计基于反步方法的自适应鲁棒控制器，设计各参数自适应律，通过虚拟控制律与状态变量实现渐进稳定的系统追踪。本发明针对工程车辆恶劣的工作环境、自身的大惯性、众多的未知干扰会对制动控制性能具有显著影响的问题，提高电液线控制动系统的响应速度以及在干扰下的控制精度。