基于ESO的气流引纬滑模分数阶反步控制

针对气流引纬纱线在飞行过程中存在不确定时变因素和未建模问题,提出了一种基于有限时间扩张状态观测器的神经积分滑模分数阶反步控制器。通过对纬纱在气流引纬过程的动力学分析,得到系统的状态方程,引入有限时间扩张状态观测器,对复合扰动问题进行有效估计降低跟踪误差,设计非线性积分滑模面,采用RBF神经网络对滑模面系数进行补偿修正,并融合到反步控制中保证了算法有限时间收敛和稳定性,在虚拟控制律中加入了分数阶理论,进一步提升了系统的稳定性和抗干扰能力。最后,为了使得引纬完成的时间更接近设定值,在筘幅中间额外增加了4个探纬器,并对纱线的运动状态做出调整。研究设计的控制器和改善的引纬结构使得引纬完成的时间更接近设定值,研究验证了所设计方案的有效性。